OpenFactVerification

Loki : 사실 검증을위한 오픈 소스 도구

개요

Loki는 사실을 확인하는 프로세스를 자동화하도록 설계된 오픈 소스 솔루션입니다. 긴 텍스트를 개별 주장에 해부하고 검증에 대한 가치를 평가하고 증거 검색을위한 쿼리 생성, 증거 크롤링 및 궁극적으로 청구 확인을위한 포괄적 인 파이프 라인을 제공합니다. 이 도구는 특히 언론인, 연구원 및 정보의 사실에 관심이있는 사람에게 특히 유용합니다. 업데이트를 유지하려면 웹 사이트에서 뉴스 레터를 구독하거나 Discord에 참여하십시오!

빠른 시작

저장소를 복제하고 프로젝트 디렉토리로 이동하십시오

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

시 설치 (옵션 1)

1. 설치 가이드 라인에 따라시를 설치하십시오.
2. 실행을 통해 모든 종속성을 설치하십시오.

poetry install

PIP와의 설치 (옵션 2)

1. 버전 3.9 또는 최신 파이썬 환경을 만들어 활성화하십시오.

2. 프로젝트 디렉토리로 이동하여 필요한 패키지를 설치하십시오.

pip install -r requirements.txt

API 키를 구성하십시오

환경에 필수 API 키를 내보내기로 선택할 수 있습니다.

• 예 : 환경에 필수 API 키를 내보내십시오

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

또는 YAML 파일을 통해 API 키를 구성하고 자세한 내용은 사용자 안내서를 참조하십시오.

샘플 테스트 케이스 :

용법

check_response 메소드를 포함하는 factcheck/__init__.py 에 위치한 Loki Fact-Checker의 기본 인터페이스. 이 메소드는 기능 섹션에 설명 된대로 각 기능이 클래스에 캡슐화되는 완전한 사실 검증 파이프 라인을 통합합니다.

도서관으로 사용됩니다

 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 )

웹 앱으로 사용됩니다

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

멀티 모달 사용

 # 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

경험을 사용자 정의하십시오

고급 사용은 사용자 안내서를 참조하십시오.

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로키 프로젝트에 기여합니다

Loki 프로젝트에 관심을 가져 주셔서 감사합니다. 우리는 지역 사회의 기여와 피드백을 환영합니다. 시작하려면 기여 지침을 참조하십시오.

감사의 말

• 이 프로젝트를 형성하는 데 도움을 준 모든 기고자들에게 특별한 감사를드립니다.

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스타 역사

인용

 @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}, 
}