OpenFactVerification

Loki：事実検証のためのオープンソースツール

概要

Lokiは、事実性を検証するプロセスを自動化するために設計されたオープンソースソリューションです。長いテキストを個々のクレームに分析し、検証の価値を評価し、証拠検索のクエリを生成し、証拠をrawっ、最終的にクレームを検証するための包括的なパイプラインを提供します。このツールは、ジャーナリスト、研究者、および情報の事実に興味のある人なら誰でも特に役立ちます。更新を維持するには、当社のニュースレターを当社のウェブサイトで購読するか、Discordに参加してください！

クイックスタート

リポジトリをクローンして、プロジェクトディレクトリに移動します

git clone https://github.com/Libr-AI/OpenFactVerification.git
cd OpenFactVerification

詩のインストール（オプション1）

1. ITインストールガイドラインに従って詩をインストールします。
2. 実行してすべての依存関係をインストールします。

poetry install

PIP付きのインストール（オプション2）

1. バージョン3.9以下でPython環境を作成してアクティブ化します。

2. プロジェクトディレクトリに移動し、必要なパッケージをインストールします。

pip install -r requirements.txt

APIキーを構成します

必須のAPIキーを環境にエクスポートすることを選択できます

• 例：環境に必須のAPIキーをエクスポートします

 export SERPER_API_KEY=... # this is required in evidence retrieval if serper being used
export OPENAI_API_KEY=... # this is required in all tasks

または、YAMLファイルを介してAPIキーを構成します。詳細については、ユーザーガイドを参照してください。

サンプルテストケース：

使用法

check_responseメソッドを含むfactcheck/__init__.pyにあるLoki Fact-checkerのメインインターフェイス。この方法は、機能セクションで説明されているように、各機能がクラスにカプセル化されている完全な事実検証パイプラインを統合します。

ライブラリとして使用されます

 from factcheck import FactCheck

factcheck_instance = FactCheck ()

# Example text
text = "Your text here"

# Run the fact-check pipeline
results = factcheck_instance . check_response ( text )
print ( results )

Webアプリとして使用されます

python webapp.py --api_config demo_data/api_config.yaml

マルチモーダル使用

 # String
python -m factcheck --modal string --input " MBZUAI is the first AI university in the world "
# Text
python -m factcheck --modal text --input demo_data/text.txt
# Speech
python -m factcheck --modal speech --input demo_data/speech.mp3
# Image
python -m factcheck --modal image --input demo_data/image.webp
# Video
python -m factcheck --modal video --input demo_data/video.m4v

あなたの経験をカスタマイズします

高度な使用については、ユーザーガイドをご覧ください。

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星の歴史

asを引用します

 @misc{li2024lokiopensourcetoolfact,
      title={Loki: An Open-Source Tool for Fact Verification}, 
      author={Haonan Li and Xudong Han and Hao Wang and Yuxia Wang and Minghan Wang and Rui Xing and Yilin Geng and Zenan Zhai and Preslav Nakov and Timothy Baldwin},
      year={2024},
      eprint={2410.01794},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL},
      url={https://arxiv.org/abs/2410.01794}, 
}