Fogsight 内容准确性保障方案
通过以下多重机制确保生成内容的正确性:
- 预防阶段:
- 输入优化:采用“概念+限定词”格式(如“熵增定律-热力学第二定律”)
- 模型选择:优先使用Gemini 2.5等注重事实准确性的LLM
- 生成控制:
- 添加验证指令:“引用权威教材《大学物理》中的定义”
- 开启严谨模式(参数:accuracy_level=high)
- 核查机制:
- 自动标记不确定内容(显示为“待验证”黄标)
- 内置事实核查功能:对比预设的知识图谱
- 纠错流程:
- 错误修正指令模板:“将第3帧的‘电子轨道’改为‘电子云概率分布’”
- 建立常见错误知识库避免重复出错
- 专家模式:
- 上传参考PDF/PPT强化生成依据
- 可连接专业数据库(如IEEE Xplore)获取最新研究成果
最终建议:关键教学内容建议采用“AI生成+人工复核”双保险模式。
本答案来源于文章《Fogsight(雾象):一键生成教学动画的AI工具》