原贴链接

人工智能模型最大的问题之一是它们容易产生幻觉。这个项目旨在通过让模型访问维基百科的离线副本（约57GB）来解决这个问题。它使用由Kiwix创建的维基百科副本作为离线数据库，并使用Qwen2.5:3B作为大语言模型。安装说明在Github上：

image

讨论总结

原帖介绍Volo项目，通过让AI模型访问维基百科离线副本来解决AI模型的幻觉问题。评论者们从不同角度进行讨论，包括对项目功能的期待与疑问、与其他模型的兼容性、AI模型产生幻觉的应对方法、维基百科与模型的关系等，整体讨论氛围积极，大家积极分享观点并答疑解惑。

主要观点

  1. 👍 原帖项目利用维基百科离线副本解决AI模型问题的方式很棒。
    • 支持理由：没有明显提及，可推测是为解决AI模型幻觉提供新途径。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 询问Volo项目能否与其他大模型一同使用。
    • 正方观点：若能与其他大模型结合可扩展项目的适用性。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 即使有RAG，AI模型仍会产生幻觉但数量减少。
    • 解释：通过不同模型对比及在项目中的实际情况得出。
  4. 💡 LLama在上下文处理能力上可能优于Qwen。
    • 解释：从对AI模型处理能力的经验和认识得出。
  5. 💡 应采用源引用并让评判LLM对照引用检查输出以解决幻觉问题。
    • 解释：认为这样能更好地解决AI模型幻觉这一关键问题。

金句与有趣评论

  1. “😂 Awesome! It would be interesting also to fully - local RAG with offline PubMed.”
    • 亮点：提出将离线PubMed用于完全本地RAG的有趣想法。
  2. “🤔 Can this be used with other larger models? Like llama 3.1 8B”
    • 亮点：对项目与其他大模型的兼容性提出疑问。
  3. “👀 They still hallucinate even with rags, but much less. Some kind of LLama could be better than Qwen, as llama, altthough dumb has better context handling.”
    • 亮点：对不同模型在处理幻觉和上下文能力方面进行比较。

情感分析

总体情感倾向积极。主要分歧点较少，有一些关于项目技术实现方式的疑问，例如对Volo项目依赖Kiwix - tools搜索获取维基文章的疑问等，但这些疑问更多是探索性的而非否定性的。可能原因是大家对解决AI模型幻觉问题比较关注，希望项目能不断优化。

趋势与预测

  • 新兴话题：将bespoke - minicheck加入项目更新以减少幻觉、项目对其他维基的应用探索。
  • 潜在影响：对改善AI模型的性能、减少幻觉现象有积极的推动作用，可能影响到AI相关研究和应用的发展方向。

详细内容：

标题：Volo：利用维基百科解决 AI 模型幻觉问题的新尝试引发热议

在 Reddit 上，一个名为“Volo: An easy and local way to RAG with Wikipedia!”的帖子引起了广泛关注。该帖子介绍了一个旨在解决 AI 模型容易产生幻觉问题的项目，通过为模型提供约 57GB 的离线维基百科副本。此帖获得了众多点赞和大量评论。

主要的讨论方向包括该项目能否与其他大型模型兼容、是否支持特定的 API 以及能否有效减少模型的幻觉等。

有人称赞道：“太棒了！这将是非常有用的。”还有人分享了自己在 2024 年使用的相关脚本。

有人问道：“这个可以和其他更大的模型一起使用吗？比如 llama 3.1 8B。”有人回应称可以，认为在本地 API 上使用 LLM 会更好，用户可以选择自己想要的网络。

有人提出如果添加对 OpenAI API 的支持就能一次性支持所有模型，而项目开发者表示通过 OpenAI API 协议进行请求时在测试中遇到了一些问题，所以决定延迟添加对自定义提供商的支持。

有人认为即使有了 RAG，模型仍然会产生幻觉，但会少很多，某些类型的 Llama 可能比 Qwen 更好，因为 Llama 虽然不够聪明，但在处理上下文方面表现更佳。

有人表示不确定为什么不将有来源的 RAG 作为标准，并让一个判断 LLM 来检查输出与引用是否一致，认为幻觉问题应该可以基本解决。

有人分享了自己在本地 rag 项目中的工作经历，称使用合法语料库将幻觉减少到零，并提到模型具有独特的声音，对工作帮助很大。

有人质疑维基百科是否已经在模型内部，有人解释了训练模型和通过 RAG 引用维基百科的区别。

有人询问除了维基百科外，是否可以使用其他维基，开发者表示只要在 Kiwix 上就可以，并提供了完整的库链接。

有人对项目的实现方式提出疑问，开发者进行了解释。

这场讨论中的共识在于大家都对解决 AI 模型的幻觉问题充满期待，并对该项目的创新思路表示关注。特别有见地的观点是有人提出的关于建立标准的 RAG 流程来解决幻觉问题，这为讨论提供了新的思考方向。

总的来说，这个关于 Volo 项目的讨论展现了大家对于改进 AI 模型性能的热情和探索精神。