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LettuceDetect:RAG系統(tǒng)幻覺檢測工具,速度快、成本低、精確定位。

LettuceDetect是什么?

LettuceDetect 是一個用于檢索增強生成(RAG)系統(tǒng)的幻覺檢測工具,它通過比較答案與上下文,識別答案中未被支持的部分,從而檢測幻覺內容。

LettuceDetect核心特點

  • 解決現(xiàn)有方法的局限性:LettuceDetect 解決了傳統(tǒng)編碼器方法的上下文窗口限制和基于大型語言模型(LLM)方法的計算效率低下的問題。

  • 基于 ModernBERT:該工具利用 ModernBERT 的擴展上下文處理能力(支持最多 8192 個 token),能夠處理長文本。

  • 高精度與高效性:它在 RAGTruth 數(shù)據集上表現(xiàn)出色,示例級別檢測的 F1 分數(shù)達到 79.22%,比之前的最優(yōu)模型 Luna 提高了 14.8%。同時,它在單個 GPU 上每秒可處理 30 到 60 個樣本。

  • Token 級別檢測:LettuceDetect 是一個基于 Token 分類的模型,它將上下文、問題和答案作為輸入,逐個判斷答案中的 Token 是否由上下文支持。

  • 優(yōu)化推理性能:采用更小的模型尺寸,實現(xiàn)更快的推理速度。

  • 長上下文處理:該工具利用 ModernBERT 的擴展上下文處理能力(支持最多 8192 個 Token),能夠處理長文本,從而更準確地判斷答案是否受上下文支持。

技術實現(xiàn)

  • 訓練和評估:LettuceDetect 在 RAGTruth 數(shù)據集上進行訓練和評估,利用 ModernBERT 進行長上下文處理。

  • 模型和代碼許可:提供 MIT 許可,模型和代碼可以自由使用,并已集成到 Hugging Face 中,可以通過一行代碼加載模型。

LettuceDetect技術實現(xiàn).webp

LettuceDetect 的應用場景:

  • 金融領域:檢測金融咨詢、財務分析中的錯誤信息,防止誤導用戶。

  • 法律領域:保證法律咨詢、合同解讀準確,降低法律風險。

  • 醫(yī)療健康:輔助醫(yī)療咨詢和診斷,避免因幻覺誤診。

  • 客戶服務:提高企業(yè)客服機器人回答準確性,增強用戶信任。

  • 教育領域:確保智能輔導和在線學習內容可靠。

  • 企業(yè)知識管理:保障內部知識管理系統(tǒng)輸出信息準確。

  • 高風險行業(yè):結合多種檢測方法,提升系統(tǒng)輸出可信度。

GitHub 倉庫:https://github.com/KRLabsOrg/LettuceDetect

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