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带有亚马逊Nova理解模型的引用

2025年8月14日 15:56 33 Comments
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在这篇文章中，我们演示了如何提示Amazon Nova理解模型引用响应中的来源。此外，我们还将介绍如何评估响应（和引用）的准确性。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
大型语言模型（LLM）在消费者和企业应用程序中都变得越来越普遍。但是，他们倾向于“幻觉”信息并以似乎有信心提供错误的答案，这引起了信任问题。将LLMS视为人类专家：我们通常相信专家可以通过参考文献来支持他们的主张并引导我们完成他们的推理过程。同样的原则适用于LLM-当他们可以展示自己的思维过程并引用可靠的信息来源时，它们变得更加值得信赖。幸运的是，有了适当的提示，可以指示LLMS提供这些引用，从而使其输出更具可验证和可靠性。在这篇文章中，我们演示了如何提示Amazon Nova理解模型引用响应中的来源。此外，我们还将仔细研究如何评估响应（和引用）的准确性。引用是什么，为什么它们有用？ 引用是指指示作品中特定信息，想法或概念在哪里的来源。引用在解决以下问题，增强基于LLM的应用程序的可信度，可用性和道德基础方面起着至关重要的作用。确保事实准确性：LLMS容易产生“幻觉”，在这些幻觉中，它们产生了合理但不正确的信息。引用使用户可以通过将索赔追溯到可靠的来源来验证索赔，从而提高事实正确性并降低错误信息的风险。建立信任和透明度：引用促进AI生成的内容的信任，以便用户可以交叉核对信息并了解其起源。这种透明度对于研究，医疗保健，法律和教育的应用至关重要。支持道德实践：引用来源确保适当地归因于原始作者，尊重知识产权和学术贡献。它可以防止窃并促进道德AI的使用。提高可用性：引用改善了用户体验
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