증거 신뢰도 · 방법 개요
답변 시점에 근거의 신뢰도를 학습하고 인용을 로컬에서 보정합니다.
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시스템이 증거 신뢰도를 학습하고 답변할 때 인용을 국소적으로 수정하는 과정을 보여 주는 16:9 와이드 가로형 논문 방법 개요 다이어그램을 만드세요. 주제: "EVIDENCE CREDIBILITY LEARNING / ANSWERING WITH EVIDENCE CHECKS". 첫 번째 단계에는 RETRIEVAL TRACE SUMMARY와 CROSS-TRACE COMPARISON을 포함하고, SPLIT, RETRIEVE, RERANK, CITE, ANSWER와 SOURCE, TABLE, CAPTION, FOOTNOTE를 보여 주며, TRUST SIGNALS와 MIS-CITATION PATTERNS를 요약하세요. 공통 영역에는 EVIDENCE MANAGER, EVIDENCE LIBRARY, MIS-CITATION MANAGER를 배치하세요. 두 번째 단계는 "Credible → Final Answer"와 "Unreliable → Re-Recall → Citation Rewrite → Evidence Check"의 두 경로로 나누고, 신뢰할 수 없는 조각만 재검색 루프에 들어가도록 해야 합니다. 흰색 배경, 가는 선, 높은 정보 밀도를 사용하세요. 세 개의 밝은 색 점선 상자로 단계를 구성하고, 단계 진행에는 굵은 화살표, 내부 흐름에는 가는 화살표, 모듈 간 참조에는 점선을 사용하세요. 전체 라벨은 영어로 사용하세요. Credible 분기가 Re-Recall에 잘못 연결되지 않아야 하며, 루프의 출구는 최종 답변으로 돌아가야 합니다.
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