ความน่าเชื่อถือของหลักฐาน · ภาพรวมวิธีการ

ชิ้นส่วนข้อมูลที่น่าเชื่อถือจะไปถึงคำตอบสุดท้าย ส่วนชิ้นส่วนที่ไม่น่าเชื่อถือจะวนกลับไปผ่านการเรียกคืนซ้ำ การเขียนการอ้างอิงใหม่ และการตรวจสอบหลักฐาน — 16:9, กล่องขั้นตอนเส้นประ 3 กล่อง

ลองใช้ Kimi Design ดูสิทธิประโยชน์สมาชิก

เริ่มจากพรอมต์นี้

เรียนรู้ความน่าเชื่อถือของหลักฐานและแก้ไขการอ้างอิงเฉพาะจุดขณะตอบคำถาม

เพิ่มคำอธิบายสัญลักษณ์ความน่าเชื่อถือ

เพิ่มคำอธิบายสัญลักษณ์ TRUST SIGNALS ที่มุมขวาล่าง เพื่ออธิบายสีและไอคอนของแต่ละสัญญาณ

ลองใช้ Kimi Design

สร้างไดอะแกรมภาพรวมวิธีการแบบแนวนอนกว้างอัตราส่วน 16:9 แสดงวิธีที่ระบบเรียนรู้ความน่าเชื่อถือของหลักฐานและแก้ไขการอ้างอิงเฉพาะจุดขณะตอบคำถาม

ธีม: "EVIDENCE CREDIBILITY LEARNING / ANSWERING WITH EVIDENCE CHECKS"

ขั้นแรกประกอบด้วย RETRIEVAL TRACE SUMMARY และ CROSS-TRACE COMPARISON โดยแสดง SPLIT, RETRIEVE, RERANK, CITE, ANSWER รวมถึง SOURCE, TABLE, CAPTION, FOOTNOTE และสรุป TRUST SIGNALS กับ MIS-CITATION PATTERNS; พื้นที่ส่วนกลางประกอบด้วย EVIDENCE MANAGER, EVIDENCE LIBRARY, MIS-CITATION MANAGER; ขั้นที่สองต้องแยกเป็นสองเส้นทาง — "Credible → Final Answer" และ "Unreliable → Re-Recall → Citation Rewrite → Evidence Check" — โดยให้เฉพาะส่วนย่อยที่ไม่น่าเชื่อถือเข้าสู่ลูปค้นคืนข้อมูลอีกครั้ง

พื้นหลังสีขาว เส้นบาง ข้อมูลหนาแน่นสูง; ใช้กรอบเส้นประสีอ่อนสามกรอบเพื่อจัดระเบียบแต่ละขั้น ใช้ลูกศรหนาสำหรับลำดับความคืบหน้าของขั้นตอน ลูกศรบางสำหรับการไหลภายใน และเส้นประสำหรับการอ้างอิงข้ามโมดูล

ใช้ป้ายกำกับภาษาอังกฤษทั้งหมด; เส้นทาง Credible ต้องไม่เชื่อมผิดไปยัง Re-Recall และทางออกจากลูปต้องกลับไปยังคำตอบสุดท้าย

เปลี่ยนเป็นสีน้ำเงินเข้ม

เปลี่ยนสีเน้นหลักเป็นสีน้ำเงินเข้มและสีชาร์โคล โดยคงกรอบขั้นตอนแบบเส้นประไว้

ลองใช้ Kimi Design

สร้างไดอะแกรมภาพรวมวิธีการแบบแนวนอนกว้างอัตราส่วน 16:9 แสดงวิธีที่ระบบเรียนรู้ความน่าเชื่อถือของหลักฐานและแก้ไขการอ้างอิงเฉพาะจุดขณะตอบคำถาม

ธีม: "EVIDENCE CREDIBILITY LEARNING / ANSWERING WITH EVIDENCE CHECKS"

ขั้นแรกประกอบด้วย RETRIEVAL TRACE SUMMARY และ CROSS-TRACE COMPARISON โดยแสดง SPLIT, RETRIEVE, RERANK, CITE, ANSWER รวมถึง SOURCE, TABLE, CAPTION, FOOTNOTE และสรุป TRUST SIGNALS กับ MIS-CITATION PATTERNS; พื้นที่ส่วนกลางประกอบด้วย EVIDENCE MANAGER, EVIDENCE LIBRARY, MIS-CITATION MANAGER; ขั้นที่สองต้องแยกเป็นสองเส้นทาง — "Credible → Final Answer" และ "Unreliable → Re-Recall → Citation Rewrite → Evidence Check" — โดยให้เฉพาะส่วนย่อยที่ไม่น่าเชื่อถือเข้าสู่ลูปค้นคืนข้อมูลอีกครั้ง

พื้นหลังสีขาว เส้นบาง ข้อมูลหนาแน่นสูง; ใช้กรอบเส้นประสีอ่อนสามกรอบเพื่อจัดระเบียบแต่ละขั้น ใช้ลูกศรหนาสำหรับลำดับความคืบหน้าของขั้นตอน ลูกศรบางสำหรับการไหลภายใน และเส้นประสำหรับการอ้างอิงข้ามโมดูล

ใช้ป้ายกำกับภาษาอังกฤษทั้งหมด; เส้นทาง Credible ต้องไม่เชื่อมผิดไปยัง Re-Recall และทางออกจากลูปต้องกลับไปยังคำตอบสุดท้าย

เพิ่มตัวอย่างการอ้างอิงผิดพลาด

เพิ่มตัวอย่างการอ้างอิงผิดพลาดที่พบบ่อยหนึ่งรายการไว้ข้างสรุปรูปแบบ พร้อมสาเหตุและแนวทางแก้ไข

ลองใช้ Kimi Design

สร้างไดอะแกรมภาพรวมวิธีการแบบแนวนอนกว้างอัตราส่วน 16:9 แสดงวิธีที่ระบบเรียนรู้ความน่าเชื่อถือของหลักฐานและแก้ไขการอ้างอิงเฉพาะจุดขณะตอบคำถาม

ธีม: "EVIDENCE CREDIBILITY LEARNING / ANSWERING WITH EVIDENCE CHECKS"

ขั้นแรกประกอบด้วย RETRIEVAL TRACE SUMMARY และ CROSS-TRACE COMPARISON โดยแสดง SPLIT, RETRIEVE, RERANK, CITE, ANSWER รวมถึง SOURCE, TABLE, CAPTION, FOOTNOTE, และสรุป TRUST SIGNALS กับ MIS-CITATION PATTERNS; พื้นที่ส่วนกลางประกอบด้วย EVIDENCE MANAGER, EVIDENCE LIBRARY, MIS-CITATION MANAGER; ขั้นที่สองต้องแยกเป็นสองเส้นทาง — "Credible → Final Answer" และ "Unreliable → Re-Recall → Citation Rewrite → Evidence Check" — โดยให้เฉพาะส่วนย่อยที่ไม่น่าเชื่อถือเข้าสู่ลูปค้นคืนข้อมูลอีกครั้ง

พื้นหลังสีขาว เส้นบาง ข้อมูลหนาแน่นสูง; ใช้กรอบเส้นประสีอ่อนสามกรอบเพื่อจัดระเบียบแต่ละขั้น ใช้ลูกศรหนาสำหรับลำดับความคืบหน้าของขั้นตอน ลูกศรบางสำหรับการไหลภายใน และเส้นประสำหรับการอ้างอิงข้ามโมดูล

ใช้ป้ายกำกับภาษาอังกฤษทั้งหมด; เส้นทาง Credible ต้องไม่เชื่อมผิดไปยัง Re-Recall และทางออกจากลูปต้องกลับไปยังคำตอบสุดท้าย