São necessárias quatro medidas para reduzir as alucinações em ambientes acadêmicos:
- Ativar o modo RAT: através de
RATPipelineconfigurarreasoning_model_name="deepseek-r1:1.5b"responder cantandoreflection=2Verificação de fatos aprimorada - Rotulagem de origem: em
RAGPipelineDefinido na inicializaçãoreturn_sources=TrueA saída será acompanhada pela localização das referências. - Limpeza de documentosRemoção de conteúdo não textual (por exemplo, cabeçalhos e rodapés) durante o pré-processamento de PDFs para reduzir distrações sonoras.
- ajuste de parâmetros::
- aumentar a escala
k=7Obter mais material de apoio - Definição dos LLMs
temperature=0.3Redução da aleatoriedade
- aumentar a escala
Recomenda-se que a amostragem manual das principais descobertas seja implementada e que um mecanismo de avaliação de precisão seja estabelecido para otimização contínua.
Essa resposta foi extraída do artigoRAGLight: biblioteca Python de geração de aumento de recuperação leveO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como eliminar o problema fantasma do RAGLight no processamento de literatura acadêmica?
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