作者为自己的个人 AI 数字分身开发了一个评估工具，该分身根据其个人资料回答问题。该工具显示，尽管提示旨在防止此类行为，但在 25% 的测试用例中 AI 出现了幻觉。该系统采用检索增强生成 (RAG) 方法，使用简单的 JSON 文件作为向量存储，并使用 Amazon Bedrock 的 Titan v2 模型进行嵌入，以及余弦相似度进行检索。评估过程分别使用 recall@k 和 nDCG@k 等指标评估检索准确性，并通过 LLM 裁判评估答案质量。 AI
影响 强调了在确保 RAG 系统的事实准确性和防止幻觉方面面临的挑战，即使有特定的防护措施。
排序理由 该条目描述了为个人 AI 应用创建和使用自定义评估工具的过程。
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