Aufbau eines mehrstufigen Faktenkontrollsystems
Open Deep Research hat die folgenden Schutzmechanismen entwickelt, um den möglichen Genauigkeitsrisiken von KI-generierten Inhalten zu begegnen:
- Arbeitsablauf der KreuzvalidierungStandardmäßig führt das System für jeden Sachverhalt drei Validierungsrunden durch (Ersterfassung → Befragung → endgültige Bestätigung), wodurch die Fehlerquote im Vergleich zu einer einzigen Generation um mehr als 60% reduziert wird.
- Strategie zur Priorisierung glaubwürdiger QuellenDurch die Konfiguration der Datei `source_priority.yaml` können Sie die Gewichtung von maßgeblichen Quellen wie akademischen Zeitschriften, Regierungswebsites usw. festlegen, und das System wird automatisch die Verwendung von Quellen mit hoher Glaubwürdigkeit bevorzugen.
- Funktion der Rückverfolgbarkeit von MetadatenJede Behauptung im Bericht ist mit einer spezifischen Quell-URL und einem Zeitstempel versehen, um die manuelle Überprüfung zu erleichtern.
- System der VertrauenskennzeichnungAm Ende des Berichts wird eine "Faktenüberprüfungstabelle" erstellt, in der die Vertrauenswerte (basierend auf der Anzahl der Quellen und der Konsistenz) für jede Schlussfolgerung angegeben sind.
Schritte zur Umsetzung:
- Erstellen Sie die Datei `reliable_sources.txt` im Hauptverzeichnis des Projekts, um Websites auf der Whitelist aufzulisten.
- Führen Sie den Befehl aus, um Validierungsparameter hinzuzufügen: `python main.py -topic "gene editing ethics" -verify_level strict`
- Überprüfen Sie das Originalmaterial im erzeugten Verzeichnis `_sources/`.
- Verbesserung der Schlussfolgerungsgenauigkeit mit leistungsfähigeren Modellen wie `-model=gpt-4`.
Besondere Empfehlung: Für Hochrisikobereiche wie das Gesundheits- und Finanzwesen sollten Sie den menschlichen Überprüfungsmodus aktivieren (fügen Sie den Parameter `-human_review=true` hinzu).
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelTogether Open Deep Research: Indizierte Deep Research-Berichte erstellenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lassen sich sachliche Fehler in KI-generierten Forschungsberichten vermeiden?
