LettuceDetect由KRLabsOrg团队开发，是针对检索增强生成(RAG)系统中幻觉内容的专业化检测工具。该工具通过对比输入上下文、问题和系统生成的回答，精确识别回答中未被上下文支持的部分，其核心价值在于提升RAG系统输出的可靠性。
技术上，该工具基于ModernBERT架构实现，支持4096个token的长文本处理能力，这使其在复杂语境下的检测性能显著优于传统编码器模型。工具提供150M和396M两种参数量级的模型选择，在单GPU环境下可实现每秒30-60个样本的处理速度，计算效率比直接使用大型语言模型(LLM)检测高出80%以上。
根据在RAGTruth基准测试的表现，其大模型版本的F1分数达到79.22%，超过现有主流检测方案7-15个百分点。该成果证实了其作为专业幻觉检测工具的领先地位。
この答えは記事から得たものである。LettuceDetect：RAGシステムにおける幻覚検出のための効率的なツールについて
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