LLM在事实性和时效性方面问题解决办法
以及进行可靠评估的一些方法
一、解决事实性问题的技术方法
- 知识图谱融合与增强
- 方法：将知识图谱与LLM集成，在模型生成内容时，实时查询知识图谱以确保信息的准确性。例如，当LLM生成关于历史事件的描述时，它可以查询历史知识图谱，获取准确的时间、地点、人物等信息，并将这些信息融入到生成的文本中。
- 举例：如果LLM要生成关于“二战转折点”的内容，通过与知识图谱融合，它会准确地获取到“斯大林格勒战役是二战的重要转折点之一”等准确信息，而不是生成模糊或错误的内容。
- 实时数据更新与检索
- 方法：建立实时数据管道，使LLM能够访问最新的数据源，如新闻网站、数据库等，并在生成内容时考虑这些最新信息。例如，使用网络爬虫定期抓取新闻数据，并将其整合到LLM的训练或生成过程中。
- 举例：当用户询问“今天的股市行情”时，
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