Dec, 2024
面对事实!在现实环境中评估基于RAG的事实核查管道
Face the Facts! Evaluating RAG-based Fact-checking Pipelines in
Realistic Settings
TL;DR本研究针对自动事实核查中的重要问题,提出了一种基于检索增强生成(RAG)范式的评估方法,并在更为真实的场景下进行基准测试。研究发现,尽管大型语言模型(LLM)在核查结果的真实性方面表现优异,但在不同类型知识库的处理上仍遇到困难,提示了未来在模型设计上的改进潜力。