构建多层级事实校验体系
针对AI生成内容可能存在的准确性风险，Open Deep Research设计了以下保障机制：
- 交叉验证工作流：系统默认会对每个事实点进行三轮验证（初始获取→质疑反思→最终确认），错误率比单次生成降低60%以上。
- 可信源优先策略：通过配置`source_priority.yaml`文件，可设置学术期刊、政府网站等权威来源的权重，系统会自动优先采用高可信度信源。
- 元数据追溯功能：报告中的每个论断都会标注具体来源URL和时间戳，方便人工复核。
- 置信度标注系统：在报告末尾会生成”事实核查表”，标注各项结论的置信度评分（基于来源数量和一致性）。
实施步骤：
- 在项目根目录创建`reliable_sources.txt`列出白名单网站
- 运行命令添加验证参数：`python main.py –topic “基因编辑伦理” –verify_level strict`
- 检查生成的`_sources/`目录中的原始素材
- 使用`–model=gpt-4`等更高性能模型提升推理准确性
特别建议：对医疗、金融等高风险领域，务必启用人工审核模式（添加`–human_review=true`参数）。
本答案来源于文章《Together Open Deep Research：生成带索引的深度研究报告》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何避免AI生成研究报告中的事实性错误？
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