Enoki: Efficient Multi-Level Hallucination Detection
Enoki：高效的多层次幻觉检测
🧭 幻觉检测 · 多粒度事实校验
提出 Enoki 开放信息抽取框架，借助文本锚定事实验证与投影，同时完成 claim 级验证和 span 级定位，资源更少定位更优
📌 工作参考价值（4 点）
- 借鉴 Enoki 的共享表示：用一次 Open IE 抽取得到文本锚定三元组，同时输出 claim 级事实校验和 span 级风险片段定位，避免分别部署两套系统，适合电商商品描述、营销文案等生成内容的实时事实性校验。
- 工程上采用多后端设计，LLM-based、encoder-based、rule-based 抽取器统一接口，便于按场景在准确率与推理成本之间切换：高价值场景用 LLM 抽取保障精度，低延迟批量场景用 encoder 或规则。
- 将未支持三元组投影回原 span，可直接用于前端高亮或解释，提升 Agent 输出可解释性与用户信任，例如客服回答中高亮存疑片段。
- EnokiQA 数据集提供 claim 与 span 对齐标注，可用于微调内部小模型或评测幻觉检测模块，降低自建标注成本。