RAG系统旨在减少大型语言模型（LLM）的幻觉性回复，并将生成的回复与其来源关联。该系统强调在操作过程中进行验证的重要性，并探讨了系统鲁棒性的演变及其在软件工程中的潜在研究方向。
自我反思检索增强生成（SELF-RAG）是一种新框架，通过检索和自我反思来增强语言模型的质量和准确性。
深入探究自然语言处理（NLP）中不确定性的来源，提供量化模型预测可靠性的新方法。研究涵盖多种语言的数据集，并提出新的校准采样方法以提升自然语言生成的精确性。
AI or Not是一个受到10万+用户信任的AI检测工具，可以检查图像、音频、KYC身份文件等内容是否为AI生成。它帮助企业防止欺诈、增强内容审核和防止KYC诈骗。
Shufti Pro 是一个获得奖项的全球身份验证平台，提供超越标准KYC和AML检查的客户入职解决方案，旨在帮助组织提升转化率、减少欺诈并在全球范围内保持合规。
AI Text Detective是一款快速、准确识别AI生成文本的工具，旨在确保信息的准确性和可信度，帮助内容创作者、研究人员及任何需要区分人类写作和AI生成文本的人士。
Bullshit Detector是一个工具，用于检测人工智能生成的内容是否在事实上的正确性。它帮助用户识别提供的信息是否值得信赖，或是否可能包含误导性或虚假的陈述。用户只需将要检查的内容输入工具，检测器会将内容反向转化为问题，并生成多个答案。如果这些答案一致传达与原内容相同的信息，则表明内容可能是真实的；如果答案有所不同或模型对答案的信心不足，则表明内容可能是虚假或不可靠的。
Parafact是一款前沿的AI工具，旨在革新写作中的事实核查方式，确保内容的准确性和可靠性，特别适用于研究人员、作家和专业人士。
RAG-Survey系统收集和分类与RAG相关的学术论文，涵盖基础理论、方法分类和应用领域，为AI内容生成提供全面的研究视角，帮助研究者深入了解RAG技术的发展和应用。
