llmware bietet ein dreifaches Sicherheitsprogramm:
- System zur Validierung von Nachweisen: durch
evidence_comparison_statsDie Methode berechnet die Übereinstimmung zwischen der Antwort und der Wissensquelle und kennzeichnet automatisch das Risiko unterhalb eines Schwellenwerts - Verfolgung des Cue-Verlaufs: Verwendung
prompter.save_state()Zeichnet alle Interaktionen auf und unterstützt nachträgliche Prüfpfade - Multi-Source-KreuzvalidierungKonfiguration: Abfrageeinstellungen
minimum_scoreParameter, wobei nur Segmente mit hohem Vertrauensgrad als Grundlage für die Generierung verwendet werden. Praktische Tests zeigen, dass die Kombination dieser drei Methoden die Halluzinationsrate um mehr als 801 TP3T
Diese Antwort stammt aus dem Artikelllmware: ein Open-Source-Framework für die schnelle Erstellung von RAG-Anwendungen der UnternehmensklasseDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Was sind wirksame Methoden zur Beseitigung von Modellillusionen in RAG-Anwendungen?
