挑战说明
传统检测工具因上下文长度限制（通常512-1024token），难以处理复杂文档分析。LettuceDetect 的4096token支持能力为此提供解决方案。
Implementation steps
- text chunking::
- 若原文超过4096token，按语义段落分割
- 每块保留重叠区域（建议10%内容重叠）
- parallel processing::
- 使用多线程同时检测各文本块
- pass (a bill or inspection etc)
detector.predict()批量传入
- Consolidation of results::
- 对跨度多个文本块的幻觉内容进行位置换算
- 取各块检测结果的置信度均值作为最终评分
caveat
- 分块时避免切断关键实体（如人名、数据段落）
- 最终回答需标注幻觉内容对应的原始文本位置
- 可使用工具内置的
output_format="tokens"模式精确校准边界
This answer comes from the articleLettuceDetect: an efficient tool for detecting hallucinations in the RAG systemThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何克服长文本场景下的RAG幻觉检测难题？
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