标签：事实

2026-03-24andy阅读(257)评论(0)

如何利用知识图谱实现大语言模型（LLM）的事实核查与生成合规性？ 大语言模型（LLM）在生成内容时常面临“幻觉”（Hallucination）问题，即生成看似合理但事实错误的信息。在金融、医疗及法律等对准确性要求极高的场景中，如何确保LLM...

2026-02-11andy阅读(376)评论(0)

引言：为什么传统的RAG难以满足合规要求？ 大型语言模型（LLM）在生成内容方面表现出色，但在金融、医疗或法律等高度监管领域，它们最大的弱点——“幻觉”（Hallucination）和缺乏可追溯性——成为了致命的合规风险。 传统的检索增强生...

2026-02-01andy阅读(504)评论(0)

在AI模型部署实践中，仅仅知道模型做出了什么预测是不够的，我们更需要知道“为什么”。反事实解释（Counterfactual Explanations, CFEs）提供了一种强大的、可操作性的可解释性方法：它回答了“如果我的输入稍微改变，模...

2026-01-29andy阅读(486)评论(0)

在AI模型部署，尤其是涉及信贷、招聘或司法等高风险场景时，确保模型决策的公平性（Fairness）至关重要。传统的公平性指标（如群体平等机会或统计奇偶性）仅能发现群体偏差，但无法解释模型对特定个体的决策是否公平。 反事实分析（Counter...

2026-01-05andy阅读(332)评论(0)

引言：为什么需要推理阶段的事实核查？ 大型语言模型（LLM）在生成流畅且语义连贯的文本方面表现出色，但其核心缺陷在于缺乏对事实的绝对保证。这种现象被称为“幻觉”（Hallucination）。在企业级应用，尤其是在金融、医疗或新闻摘要等对准...