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如何克服长文本场景下的RAG幻觉检测难题？

2025-08-30

1.3 K

チャレンジ内容

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。

実施手順

テキストチャンキング::
- 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）
並列処理::
- 使用多线程同时检测各文本块
- とおすdetector.predict()批量传入
業績の統合::
- 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

ほら

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

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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