针对人工智能大模型在长文本生成中的"幻觉"问题，朗慧科技提供基于原子化评估规则的专业标注服务。确保所有信息均来自给定长文本，零外部知识引入，通过专家级交叉质检，构建高质量的事实性问答数据集。
事实准确率
百分之百
百分之百
事实无偏差
多层级
原子化规则
三级
严苛质控体系
二十倍
效率提升
在处理长篇文档时，人工智能模型极易产生看似合理但实际上与原文不符的"幻觉"内容，严重影响在法律、医疗等专业领域的应用可靠性。
传统的整体性评估方法难以准确定位事实错误，多子问题交织导致评估结果模糊，无法为模型优化提供精确的反馈信号。
标注人员在评估时容易无意识地引入个人主观判断或外部常识，破坏了基于给定上下文进行严格事实核查的客观标准。
长文本的逐句事实核查需要耗费大量专家时间，传统的人工标注方式效率低下，难以满足大规模模型训练的数据需求。
朗慧科技独创的原子化评估流程，将复杂的长文本事实核查拆解为独立、客观、唯一的判断单元。
所有信息必须严格来自给定的长文本资料，坚决杜绝主观臆断，严禁引入任何外部知识，确保评估结果与原文描述完全一致。
明确给出唯一标准答案，关键信息必须使用"必须"、"唯一"等确定性表述；对于多子问题场景，需确保每个子答案均准确无误。
包含评估模型回答是否能够正确回答问题的全部项，且每条评估规则之间必须保持完全独立，实现真正的原子化评估。
清洗并结构化原始长文本，构建高质量的上下文基准资料库。
基于长文本内容，设计覆盖全面、逻辑严密的事实性问题与标准答案。
将复杂答案拆解为多条独立的原子化评估规则，确保每条规则的唯一性和确定性。
专家团队依据原子化规则，对模型输出进行逐条独立核查，量化事实准确度。
确保法律条款引用、案件事实陈述的绝对准确，避免法律风险。
核查病历记录、医学研究报告中的专业术语和诊疗事实。
验证招股书、财报中的关键数据和财务事实，保障信息披露质量。
评估长篇学术文献的逻辑连贯性和研究事实的准确提取。
朗慧科技汇聚了法律、金融、医疗等多个垂直领域的资深专家，具备强大的长文本阅读理解能力和严谨的逻辑分析思维。
建立从规则撰写到事实核查的全链路质量控制机制，确保交付数据的百分之百准确性。
朗慧科技致力于连接顶尖高校智库、专业数据平台与头部人工智能企业，共同推动长文本事实性评估技术的标准化与产业化应用。
提供前沿的评估理论框架与高素质的领域专家人才支持。
提供高效的原子化标注工具、严苛的质控体系与规模化生产能力。
应用高质量事实性数据，优化大模型长文本生成能力，消除幻觉。
