AI가 환각을 일으키기 전에,Factagora가 검증합니다.
동작 방식
주장을 보내면, 인용할 수 있는 판정이 돌아옵니다.
한 번의 호출로 신뢰도 점수가 붙은 판정과 그 근거 출처가 함께 반환됩니다. 여러분의 결과물에 바로 근거로 얹을 수 있습니다.
POST/fact-checker요청
{
"claim": "Tesla delivered 1.81M vehicles in 2023."
}200 OK응답
verdict
TRUE0.94
sources
- Tesla Q4 2023 production & deliveriesreuters.com
- 2023 Annual Reportir.tesla.com
- Form 10-K, FY2023sec.gov
벤치마크
주장이 아니라, 측정한 결과입니다.
검색은 일치하는 글을 찾을 뿐, 옛 정보와 새 정보를 구분하지 못합니다. 벡터 스토어와 같은 모델, 같은 질의로 비교 측정했습니다.
시간
미래 데이터가 새어 든 답변
일반 검색0%
tckg 적용0%
원인
원인과 결과 정확도
일반 검색0%
tckg 적용0%
어디에 얹나
신뢰 레이어 하나만 더. 스택은 그대로.
마이그레이션도 재학습도 필요 없습니다. 지금 운영 중인 애플리케이션과 스택 사이에 Factagora가 들어가, 호출 한 번으로 검증을 더합니다.
기존 애플리케이션챗봇 · 에이전트 · 코파일럿
FactagoraAPI 호출 한 번
기존 스택LLM · 벡터DB · RAG
근거 있는 답변출처 + 신뢰도 점수
FAQ
자주 묻는 질문
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AI가 환각을 일으키기 전에,
Factagora가 검증합니다.
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