使用 Bespoke-Minicheck 減少幻覺

Bespoke-Minicheck 是由 Bespoke Labs 開發的新型基於事實的查核模型，現已在 Ollama 中提供。它可以事實查核其他模型生成的回應，以偵測並減少幻覺。

運作方式

Bespoke-Minicheck 的運作方式是接收事實資訊塊（即文件）和生成的輸出（即聲明），並根據文件驗證聲明。如果文件支持該聲明，模型將輸出是。否則，它將輸出否

RAG 使用案例

Bespoke-Minicheck 在建構檢索增強生成 (RAG) 應用程式時尤其強大，因為它可用於確保回應基於提供給 LLM 的檢索上下文。這可以作為後處理步驟來完成，以偵測幻覺

如需了解如何在搭配 Ollama 的 RAG 應用程式中使用 Bespoke-Minicheck 的範例，請參閱 GitHub 上的 RAG 範例。

開始使用

首先下載並執行模型

ollama run bespoke-minicheck

接下來，如下撰寫提示，同時提供來源文件和聲明

Document: A group of students gather in the school library to study for their upcoming final exams.
Claim: The students are preparing for an examination.

由於來源資訊支持該聲明，模型將輸出是。

Yes

然而，當聲明未獲文件支持時，模型將回應否

Document: A group of students gather in the school library to study for their upcoming final exams.
Claim: The students are out on vacation

No

如需了解如何使用 Bespoke-Minicheck 根據來源資訊事實查核聲明的範例，請參閱 GitHub 上的事實查核範例。

範例

• 事實查核
• 檢索增強生成 (RAG)

閱讀更多

• 模型頁面 (Ollama)
• 模型頁面 (HuggingFace)
• MiniCheck GitHub 儲存庫
• 關於幻覺和基於事實的介紹文章