Credibilidad de la evidencia · Descripción general del método
Aprendizaje de la credibilidad de la evidencia y reparación local de citas al momento de responder.
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Aprendizaje de la credibilidad de la evidencia y reparación local de citas al momento de responder.
Probar Kimi DesignCrea un diagrama horizontal panorámico 16:9 de descripción general del método que muestre cómo el sistema aprende la credibilidad de la evidencia y repara citas localmente al responder. Tema: "EVIDENCE CREDIBILITY LEARNING / ANSWERING WITH EVIDENCE CHECKS". La primera etapa contiene RETRIEVAL TRACE SUMMARY y CROSS-TRACE COMPARISON, y muestra SPLIT, RETRIEVE, RERANK, CITE, ANSWER, así como SOURCE, TABLE, CAPTION, FOOTNOTE, y resume TRUST SIGNALS y MIS-CITATION PATTERNS; el área compartida contiene EVIDENCE MANAGER, EVIDENCE LIBRARY, MIS-CITATION MANAGER; la segunda etapa debe dividirse en dos rutas: "Credible → Final Answer" y "Unreliable → Re-Recall → Citation Rewrite → Evidence Check"; solo los fragmentos no confiables deben entrar en el ciclo de recuperación. Fondo blanco, líneas delgadas y alta densidad de información; usa tres recuadros punteados de colores claros para organizar las etapas, flechas gruesas para el avance entre etapas, flechas delgadas para el flujo interno y líneas discontinuas para las referencias entre módulos. Usa etiquetas en inglés en todo el diagrama; la rama creíble no debe conectarse erróneamente con Re-Recall y la salida del ciclo debe volver a la respuesta final.
Agregar leyenda de confianza
Agrega una leyenda de TRUST SIGNALS en la esquina inferior derecha, que explica el color y el ícono de cada señal.
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Cambiar a azul oscuro
Cambia el color de los acentos principales a azul oscuro y gris carbón, conservando los recuadros de etapas punteados.
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Agregar ejemplo de cita incorrecta
Añade un ejemplo típico de cita incorrecta junto al resumen de patrones, con su causa y ruta de reparación.
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