GenFlowコンテンツ品質保証メカニズム
AIはコンテンツ制作を加速させるが、データの正確性は二重に保証する必要がある：
事前コントロール：
- 指令のデータの期間を限定する（例えば、「2023年以降のデータのみを使用する」）。
- 権威あるデータソースの指定：「国の統計局や業界団体の公式報告書を優先的に引用する」。
- データ検証要件の設定：「すべてのパーセンテージデータに計算のベースとなるラベルを付ける
(c) 事前介入：
- 引用元を確認するために、生成プロセス中にデータソース追跡パネルを表示する。
- クロスバリデーション」機能により、異なるソースからのデータを自動的に比較。
- 疑わしいデータポイントに対する「手動レビュー」フラグの使用
事後的テスト：
- エクスポート前に「ファクトチェック」を実行（100以上の一般的なエラールールを内蔵）
- 主要なレポートについては、1）手動でサンプリングし、元のデータを検証する、2）Baidu Academicの検証ツールを使用する、3）「修正して痕跡を残す」モードを開き、調整を記録することを推奨する。
注：金額や規定などに関わる微妙な内容は、手作業で確定する必要がある。
この答えは記事から得たものである。百度文献GenFlow：PPTや研究論文を自動生成するスマートボディツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " GenFlowの自動生成コンテンツのデータエラーを防ぐには？
