本文探讨了为“了解你的客户”(KYC) 和尽职调查等应用提供大型语言模型 (LLM) 基础的挑战，并强调了它们产生幻觉或提供过时信息的倾向。文章提出使用 Portfolio Investigate API，通过提供 WHOIS 记录、IP 地理位置和制裁名单等可验证数据来支持 LLM。这种方法旨在通过将 LLM 的响应锚定在事实性的、带时间戳的证据上，将 LLM 原型转化为值得信赖的工具。 AI
影响 通过将 LLM 的输出锚定在可验证的数据上，实现更可靠的 AI 驱动的合规和尽职调查工具。
排序理由 文章描述了一个将 LLM 与外部数据源集成的工具，以提高特定应用的准确性。
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →
