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Cómo verificar la fundamentación con RAG

Como parte de tu experiencia de Generación mejorada por recuperación (RAG) en Vertex AI Search, puedes verificar la fundamentación para determinar qué tan fundamentado está un fragmento de texto (llamado candidato a respuesta) en un conjunto determinado de textos de referencia (llamados hechos).

La API de Check Grounding devuelve una puntuación de compatibilidad general de 0 a 1, que indica el grado de coincidencia entre la respuesta candidata y los hechos proporcionados. La respuesta también incluye citas de los hechos que respaldan cada afirmación en el candidato a respuesta.

La fundamentación perfecta requiere que cada afirmación en la respuesta candidata esté respaldada por uno o más de los hechos proporcionados. En otras palabras, la reclamación se deriva por completo de los hechos. Si la afirmación solo se implica parcialmente, no se considera fundamentada. Por ejemplo, la afirmación "Larry Page y Sergey Brin fundaron Google en 1975" es solo parcialmente correcta (los nombres de los fundadores son correctos, pero la fecha es incorrecta) y, por lo tanto, se considera que toda la afirmación no está fundamentada. En esta versión de la API de verificación de fundamentación, una oración se considera una sola afirmación.

Puedes usar la API de verificación de fundamentación para verificar cualquier fragmento de texto. Puede ser una descripción generada por humanos o una respuesta generada por una máquina. Un caso de uso típico es verificar una respuesta generada por un LLM en función de un conjunto determinado de hechos. La API de verificación de fundamentación está diseñada para ser rápida, con una latencia inferior a 500 ms. Esta velocidad permite que los chatbots llamen a la API de verificación de fundamentación durante cada inferencia, sin generar una ralentización significativa. La API de verificación de fundamentación también puede proporcionar referencias para respaldar sus hallazgos, de modo que los usuarios puedan saber qué partes de la respuesta generada son confiables. La API también proporciona una puntuación de asistencia para indicar la precisión general de la respuesta. Si se establece un umbral de citas, los chatbots pueden filtrar las respuestas en el momento de la inferencia que probablemente contengan afirmaciones alucinadas.

En esta página, se describe cómo verificar la fundamentación con la API de check grounding.

Términos definidos y explicados

Antes de usar la API de Check Grounding, es útil comprender las entradas y salidas, y cómo estructurar los hechos de fundamentación para obtener los mejores resultados.

Datos de entrada

La API de Check grounding requiere las siguientes entradas en la solicitud.

Respuesta candidata: Una respuesta candidata puede ser cualquier fragmento de texto cuya fundamentación quieras verificar. Por ejemplo, en el contexto de Vertex AI Search, el candidato a respuesta podría ser el resumen de búsqueda generado que responde una consulta. Luego, la API determinaría qué tan fundamentado está el resumen en los hechos de entrada. Una respuesta candidata puede tener una longitud máxima de 4,096 tokens, en la que un token se define como una palabra en una oración o un punto (un signo de puntuación que se usa para finalizar la oración). Por ejemplo, la oración "They wore off-the-rack clothes in 2024" tiene siete tokens, incluidas seis palabras y un punto.
Hechos: Es un conjunto de segmentos de texto que se usarán como referencias para la fundamentación. Se puede proporcionar un conjunto de atributos de metadatos (pares clave-valor) con cada segmento de texto. Por ejemplo, "Autor" y "Título" son claves de atributos típicas.

El servicio admite hasta 200 hechos, cada uno con un máximo de 10,000 caracteres.

Google no recomienda proporcionar un hecho muy grande que contenga toda la información. En cambio, puedes obtener mejores resultados si divides los hechos grandes en hechos más pequeños y proporcionas los atributos adecuados para los hechos más pequeños. Por ejemplo, puedes dividir un hecho extenso por título, autor o URL, y proporcionar esta información en atributos.
Umbral de citas: Es un valor de número de punto flotante de 0 a 1 que controla la confianza en las citas que respaldan la respuesta candidata. Un umbral más alto impone una confianza más estricta. Por lo tanto, un umbral más alto genera menos citas, pero más sólidas.

Datos de salida

La API de Check Grounding devuelve lo siguiente para una respuesta candidata:

Puntuación de fundamentación: La puntuación de fundamentación es un número entre 0 y 1 que indica qué tan fundamentada está una respuesta candidata en el conjunto de hechos proporcionado. Aproxima de forma general la fracción de afirmaciones en la respuesta candidata que se fundamentaron en uno o más de los hechos proporcionados.
Fragmentos citados: Los fragmentos citados son partes de los datos de entrada que respaldan la respuesta candidata.
Afirmaciones y citas: Las afirmaciones y las citas conectan una afirmación (por lo general, una oración) del candidato a respuesta con uno o más fragmentos citados que corroboran la afirmación.

Un reclamo se delimita con sus posiciones de inicio y finalización. Son las posiciones de bytes de la cadena de reclamo codificada en UTF-8. Ten en cuenta que esto no se mide en caracteres y, por lo tanto, se debe renderizar en la interfaz de usuario teniendo en cuenta que algunos caracteres ocupan más de un byte. Por ejemplo, si el texto del reclamo contiene caracteres que no son ASCII, las posiciones de inicio y finalización varían cuando se miden en caracteres (dependientes del lenguaje de programación) y cuando se miden en bytes (independientes del lenguaje de programación).
Puntuación de respaldo a nivel de la verificación: Cuando se habilita la puntuación a nivel de la verificación, con cada verificación, se devuelve una puntuación de respaldo como un número del 0 al 1 que indica qué tan fundamentada está la verificación en el conjunto de hechos proporcionado. Para obtener más información, consulta Cómo obtener puntuaciones a nivel de la afirmación para un candidato a respuesta.
Se requiere una verificación de fundamentación: Con cada reclamo, se devuelve un valor booleano de grounding-check-required. Cuando se muestra False, significa que el sistema considera que la afirmación no requiere fundamentación y, por lo tanto, no se muestran citas. Por ejemplo, una oración como "Esto es lo que encontré" no es un hecho en sí y, por lo tanto, no requiere una verificación de fundamentación.

Cuando la verificación de fundamentación devuelve true, significa que se realizó una verificación de fundamentación y se devolvieron las puntuaciones de asistencia y las citas, si las hay.

Obtén una puntuación de asistencia para una respuesta candidata

Para saber qué tan fundamentada está una respuesta candidata en un conjunto de hechos, sigue estos pasos:

Prepara tu conjunto de hechos. Para obtener más información y ejemplos, consulta Términos definidos y explicados.
Llama al método check con el siguiente código:

REST

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "X-Goog-User-Project: PROJECT_ID" \
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/global/groundingConfigs/default_grounding_config:check" \
-d '{
  "answerCandidate": "CANDIDATE",
  "facts": [
  {
    "factText": "TEXT_0",
    "attributes": {"ATTRIBUTE_A": "VALUE_A0","ATTRIBUTE_B": "VALUE_B0"}
  },
  {
    "factText": "TEXT_1",
    "attributes": {"ATTRIBUTE_A": "VALUE_A1","ATTRIBUTE_B": "VALUE_B1"}
  },
  {
    "factText": "TEXT_2",
    "attributes": {"ATTRIBUTE_A": "VALUE_A2","ATTRIBUTE_B": "VALUE_B2"}
  }
  ],
  "groundingSpec": {
    "citationThreshold": "CITATION_THRESHOLD"
  }
}'

Reemplaza lo siguiente:

PROJECT_ID: Es el número o ID de tu proyecto Google Cloud .
CANDIDATE: Es la cadena de candidato a respuesta para la que deseas obtener una puntuación de asistencia, por ejemplo, Titanic was directed by James Cameron. It was released in 1997.. Un candidato a respuesta puede tener una longitud máxima de 4,096 tokens, en la que un token se define como una palabra en una oración o un punto (un signo de puntuación que se usa para finalizar la oración). Por ejemplo, la oración "Se vistieron con ropa de confección en 2024" tiene siete tokens, incluidas seis palabras y un punto.
TEXT: Es el segmento de texto que se usará para la fundamentación, por ejemplo, Titanic is a 1997 American epic... Academy Awards. (consulta el texto completo en Ejemplos de hechos).
ATTRIBUTE: Es el nombre de un atributo de metadatos asociado con el hecho, por ejemplo, author o title. Es una etiqueta definida por el usuario para agregar más información al texto del hecho. Por ejemplo, si el texto de un hecho Toronto is the capital of Ontario tiene un atributo author con su valor como Wikipedia, se considera que las siguientes afirmaciones se basan en el hecho:
- Wikipedia cites that Toronto is the capital of Ontario
- Toronto is the capital of Ontario
  
  Sin embargo, la afirmación de que Government of Ontario claims that Toronto is the capital of Ontario no está tan fundamentada como las dos primeras.
VALUE: Es el valor del atributo; por ejemplo, Simple Wikipedia o Titanic (1997 film).
CITATION_THRESHOLD: Es un valor de número de punto flotante de 0 a 1 que determina si se debe citar un hecho para una afirmación en el candidato a respuesta. Un umbral más alto genera menos citas, pero más sólidas, y un umbral más bajo genera más citas, pero más débiles. Si no se configura, el valor de umbral predeterminado es 0.6.

Python

Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vertex AI Search Python.

Para autenticarte en Vertex AI Search, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

from google.cloud import discoveryengine_v1 as discoveryengine

# TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
# project_id = "YOUR_PROJECT_ID"

client = discoveryengine.GroundedGenerationServiceClient()

# The full resource name of the grounding config.
# Format: projects/{project_id}/locations/{location}/groundingConfigs/default_grounding_config
grounding_config = client.grounding_config_path(
    project=project_id,
    location="global",
    grounding_config="default_grounding_config",
)

request = discoveryengine.CheckGroundingRequest(
    grounding_config=grounding_config,
    answer_candidate="Titanic was directed by James Cameron. It was released in 1997.",
    facts=[
        discoveryengine.GroundingFact(
            fact_text=(
                "Titanic is a 1997 American epic romantic disaster movie. It was directed, written,"
                " and co-produced by James Cameron. The movie is about the 1912 sinking of the"
                " RMS Titanic. It stars Kate Winslet and Leonardo DiCaprio. The movie was released"
                " on December 19, 1997. It received positive critical reviews. The movie won 11 Academy"
                " Awards, and was nominated for fourteen total Academy Awards."
            ),
            attributes={"author": "Simple Wikipedia"},
        ),
        discoveryengine.GroundingFact(
            fact_text=(
                'James Cameron\'s "Titanic" is an epic, action-packed romance'
                "set against the ill-fated maiden voyage of the R.M.S. Titanic;"
                "the pride and joy of the White Star Line and, at the time,"
                "the largest moving object ever built. "
                'She was the most luxurious liner of her era -- the "ship of dreams" -- '
                "which ultimately carried over 1,500 people to their death in the "
                "ice cold waters of the North Atlantic in the early hours of April 15, 1912."
            ),
            attributes={"author": "Simple Wikipedia"},
        ),
    ],
    grounding_spec=discoveryengine.CheckGroundingSpec(citation_threshold=0.6),
)

response = client.check_grounding(request=request)

# Handle the response
print(response)

Ejemplos de datos

A continuación, se muestran algunos ejemplos de hechos y sus atributos. Estos ejemplos te ayudarán a comprender la respuesta de fundamentación y el formato del comando curl.

Fact 0
- Texto: "Titanic is a 1997 American epic romantic disaster movie. It was directed, written, and co-produced by James Cameron. The movie is about the 1912 sinking of the RMS Titanic. It stars Kate Winslet and Leonardo DiCaprio. The movie was released on December 19, 1997. It received positive critical reviews. The movie won 11 Academy Awards, and was nominated for fourteen total Academy Awards."
- Atributos: {"Author": "Simple Wikipedia"}
Dato 1
- Texto: "James Cameron's "Titanic" is an epic, action-packed romance set against the ill-fated maiden voyage of the R.M.S. Titanic; the pride and joy of the White Star Line and, at the time, the largest moving object ever built. She was the most luxurious liner of her era -- the "ship of dreams" -- which ultimately carried over 1,500 people to their death in the ice cold waters of the North Atlantic in the early hours of April 15, 1912."
- Atributos: {"Author": "Rotten Tomatoes"}

Ejemplo de solicitud

Después de preparar los hechos, puedes enviar la siguiente solicitud y reemplazar el campo CANDIDATE por diferentes cadenas cuya fundamentación quieras verificar.

    curl -X POST \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    "https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/global/groundingConfigs/default_grounding_config:check" \
    -d '{
    "answerCandidate": "CANDIDATE",
    "facts": [
     {
      "factText": "Titanic is a 1997 American epic romantic disaster movie. It was directed, written, and co-produced by James Cameron. The movie is about the 1912 sinking of the RMS Titanic. It stars Kate Winslet and Leonardo DiCaprio. The movie was released on December 19, 1997. It received positive critical reviews. The movie won 11 Academy Awards, and was nominated for fourteen total Academy Awards.",
      "attributes": {"author":"Simple Wikipedia"}
     },
     {
      "factText": "James Cameron&#39;s \"Titanic\" is an epic, action-packed romance set against the ill-fated maiden voyage of the R.M.S. Titanic; the pride and joy of the White Star Line and, at the time, the largest moving object ever built. She was the most luxurious liner of her era -- the \"ship of dreams\" -- which ultimately carried over 1,500 people to their death in the ice cold waters of the North Atlantic in the early hours of April 15, 1912.",
      "attributes": {"author":"Simple Wikipedia"}
     }
    ],
    "groundingSpec": {
      "citationThreshold": "0.6"
    }
    }'

Ejemplos de respuestas posibles y respuestas fundamentadas

En la siguiente tabla, se muestran ejemplos de diferentes candidatos a respuestas y respuestas cuando envías la solicitud de ejemplo, según los datos de ejemplo.

Respuesta candidata	Verifica la respuesta de fundamentación
`Here is what I found. Titanic was directed by James Cameron.`	Puntuación de asistencia: `0.99` Fragmentos citados: `[From FACT 0]....Titanic is a 1997 American epic romantic disaster movie. It was directed, written, and co-produced by James Cameron. It stars Kate Winslet and Leonardo DiCaprio. The movie was released on December 19, 1997. It received positive critical reviews. The movie won 11 Academy Awards, and was nominated for fourteen total Academy Awards.....` Afirmaciones y citas: 0. `Here is what I found.` Se requiere una verificación de fundamentación: `false` 1. `Titanic was directed by James Cameron.` Citas: `[0]` Se requiere verificación de fundamentación: `true`
`Titanic was directed by James Cameron. It was released in 1997.`	Puntuación de asistencia: `0.99` Fragmentos citados: `[From FACT 0]....Titanic is a 1997 American epic romantic disaster movie. It was directed, written, and co-produced by James Cameron. It stars Kate Winslet and Leonardo DiCaprio. The movie was released on December 19, 1997. It received positive critical reviews. The movie won 11 Academy Awards, and was nominated for fourteen total Academy Awards.....` `[From FACT 1]...Titanic is an epic, action-packed romance set against the ill-fated maiden voyage of the R.M.S. Titanic; the pride and joy of the White Star Line and, at the time, the largest moving object ever built. She was the most luxurious liner of her era which ultimately carried over 1,500 people to their death in the ice cold waters of the North Atlantic in the early hours of April 15, 1912....` Afirmaciones y citas: 0. `Titanic was directed by James Cameron.` Citas: `[0]` Se requiere verificación de fundamentación: `true` 1. `It was released in 1997.` Citas: `[1]` Se requiere verificación de fundamentación: `true`
`Titanic was directed by James Cameron. It was based on the sinking of the RMS Titanic that led to the death of 1500 people.`	Puntuación de asistencia: `0.95` Fragmentos citados: `[From FACT 0]....Titanic is a 1997 American epic romantic disaster movie. It was directed, written, and co-produced by James Cameron. It stars Kate Winslet and Leonardo DiCaprio. The movie was released on December 19, 1997. It received positive critical reviews. The movie won 11 Academy Awards, and was nominated for fourteen total Academy Awards.....` `[From FACT 1]...Titanic is an epic, action-packed romance set against the ill-fated maiden voyage of the R.M.S. Titanic; the pride and joy of the White Star Line and, at the time, the largest moving object ever built. She was the most luxurious liner of her era which ultimately carried over 1,500 people to their death in the ice cold waters of the North Atlantic in the early hours of April 15, 1912....` Afirmaciones y citas: 0. `Cited chunks: Titanic was directed by James Cameron.` Citas: `[0]` Se requiere verificación de fundamentación: `true` 1. `Cited chunks: It was based on the sinking of the RMS Titanic that led to the death of 1500 people.` Citas: `[1]` Se requiere verificación de fundamentación: `true`
`Titanic was directed by James Cameron. It starred Brad Pitt and Kate Winslet`	Puntuación de asistencia: `0.54` Fragmentos citados: `[From FACT 0]....Titanic is a 1997 American epic romantic disaster movie. It was directed, written, and co-produced by James Cameron. It stars Kate Winslet and Leonardo DiCaprio. The movie was released on December 19, 1997. It received positive critical reviews. The movie won 11 Academy Awards, and was nominated for fourteen total Academy Awards.....` `[From FACT 1]...Titanic is an epic, action-packed romance set against the ill-fated maiden voyage of the R.M.S. Titanic; the pride and joy of the White Star Line and, at the time, the largest moving object ever built. She was the most luxurious liner of her era which ultimately carried over 1,500 people to their death in the ice cold waters of the North Atlantic in the early hours of April 15, 1912....` Afirmaciones y citas: 0. `Titanic was directed by James Cameron.` Citas: `[0]` Se requiere verificación de fundamentación: `true` 1. `It starred Brad Pitt and Kate Winslet` Citas: `[]` Se requiere verificación de fundamentación: `true` Nota: Aunque Kate Winslet protagonizó la película, como la afirmación `"It starred Brad Pitt and Kate Winslet"` no es completamente verdadera, no recibe citas.

Obtén puntuaciones a nivel del reclamo para una respuesta candidata

Además de la puntuación de compatibilidad a nivel de la respuesta, puedes obtener una puntuación de compatibilidad a nivel de la afirmación para cada afirmación en una respuesta candidata.

Para obtener las puntuaciones a nivel del reclamo, sigue estos pasos:

Prepara tu conjunto de hechos. Para obtener más información y ejemplos, consulta Términos definidos y explicados.
Llama al método check con el siguiente comando curl:
```
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/global/groundingConfigs/default_grounding_config:check" \
-d '{
"answerCandidate": "CANDIDATE",
"facts": [
 {
  "factText": "TEXT_0",
  "attributes": {"ATTRIBUTE_A": "VALUE_A0","ATTRIBUTE_B": "VALUE_B0"}
 },
 {
  "factText": "TEXT_1",
  "attributes": {"ATTRIBUTE_A": "VALUE_A1","ATTRIBUTE_B": "VALUE_B1"}
 },
 {
  "factText": "TEXT_2",
  "attributes": {"ATTRIBUTE_A": "VALUE_A2","ATTRIBUTE_B": "VALUE_B2"}
 },
],
"groundingSpec": {
  "citationThreshold": "CITATION_THRESHOLD",
  "enableClaimLevelScore": "ENABLE_CLAIM_LEVEL_SCORE",
}
}'
```
Reemplaza lo siguiente:
- PROJECT_ID: Es el número o ID de tu proyecto deGoogle Cloud .
- CANDIDATE: Es la cadena de respuesta candidata para la que deseas obtener una puntuación de asistencia, por ejemplo, Titanic was directed by James Cameron. It was released in 1997.. Una respuesta candidata puede tener una longitud máxima de 4,096 tokens, en la que un token se define como una palabra en una oración o un punto (un signo de puntuación que se usa para finalizar la oración). Por ejemplo, la oración "Se vistieron con ropa de confección en 2024" tiene siete tokens, incluidas seis palabras y un punto.
- TEXT: Es el segmento de texto que se usará para la fundamentación, por ejemplo, Titanic is a 1997 American epic... Academy Awards. (consulta el texto completo en Ejemplos de hechos).
- ATTRIBUTE: Es el nombre de un atributo de metadatos asociado con el hecho, por ejemplo, author o title. Es una etiqueta definida por el usuario para agregar más información al texto del hecho. Por ejemplo, si el texto de hecho Toronto is the capital of Ontario tiene un atributo author con su valor como Wikipedia, las siguientes afirmaciones están bien fundamentadas:
  - Wikipedia cites that Toronto is the capital of Ontario
  - Toronto is the capital of Ontario
  Sin embargo, la afirmación de que Government of Ontario claims that Toronto is the capital of Ontario no está tan fundamentada.
- VALUE: Es el valor del atributo, por ejemplo, Simple Wikipedia o Titanic (1997 film).
- CITATION_THRESHOLD: Es un valor de número de punto flotante de 0 a 1 que determina si se debe citar un hecho para una afirmación en el candidato a respuesta. Un umbral más alto genera menos citas, pero más sólidas, para respaldar la afirmación, y un umbral más bajo genera más citas, pero más débiles. Si no se establece, el valor predeterminado del umbral es 0.6.
- ENABLE_CLAIM_LEVEL_SCORE: Es un valor booleano. Configura este campo en true para habilitar la función de puntuación a nivel del reclamo. Para desactivar esta función, quita este campo o configúralo como false.

Ejemplo de solicitud

Con los ejemplos de hechos de la sección anterior, puedes enviar la siguiente solicitud. Reemplaza el campo CANDIDATE por diferentes cadenas cuya fundamentación por reclamo deseas verificar.

    curl -X POST \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    "https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/global/groundingConfigs/default_grounding_config:check" \
    -d '{
    "answerCandidate": "CANDIDATE",
    "facts": [
     {
      "factText": "Titanic is a 1997 American epic romantic disaster movie. It was directed, written, and co-produced by James Cameron. The movie is about the 1912 sinking of the RMS Titanic. It stars Kate Winslet and Leonardo DiCaprio. The movie was released on December 19, 1997. It received positive critical reviews. The movie won 11 Academy Awards, and was nominated for fourteen total Academy Awards.",
      "attributes": {"author":"Simple Wikipedia"}
     },
     {
      "factText": "James Cameron&#39;s \"Titanic\" is an epic, action-packed romance set against the ill-fated maiden voyage of the R.M.S. Titanic; the pride and joy of the White Star Line and, at the time, the largest moving object ever built. She was the most luxurious liner of her era -- the \"ship of dreams\" -- which ultimately carried over 1,500 people to their death in the ice cold waters of the North Atlantic in the early hours of April 15, 1912.",
      "attributes": {"author":"Simple Wikipedia"}
     }
    ],
    "groundingSpec": {
      "citationThreshold": "0.6",
      "enableClaimLevelScore": true,
    }
    }'

Ejemplo de respuestas con puntuaciones a nivel del reclamo

En la siguiente tabla, se muestra un ejemplo de respuesta candidata y su respuesta cuando envías la solicitud de ejemplo, según los datos de ejemplo.

Respuesta candidata Verifica la respuesta de fundamentación

Respuesta candidata	Verifica la respuesta de fundamentación
`Here is what I found. Titanic was directed by James Cameron. It starred Kate Winslet and Leonardo DiCaprio.`	Puntuación de asistencia: `0.99` Fragmentos citados: `[From FACT 0]....Titanic is a 1997 American epic romantic disaster movie. It was directed, written, and co-produced by James Cameron. It stars Kate Winslet and Leonardo DiCaprio. The movie was released on December 19, 1997. It received positive critical reviews. The movie won 11 Academy Awards, and was nominated for fourteen total Academy Awards.....` Afirmaciones y citas: 0. `Here is what I found.` Se requiere una verificación de fundamentación: `false` 1. `Titanic was directed by James Cameron.` Citas: `[0]` Se requiere verificación de fundamentación: `true` Puntuación: `0.99` 2. `It starred Kate Winslet and Leonardo DiCaprio.` Citas: `[0]` Se requiere verificación de fundamentación: `true` Puntuación: `0.99`

Here is what I found. Titanic was directed by James Cameron. It
       starred Kate Winslet and Leonardo DiCaprio.

Puntuación de asistencia: 0.99

Fragmentos citados:

[From FACT 0]....Titanic is a 1997 American epic romantic disaster movie. It was directed, written, and co-produced by James Cameron. It stars Kate Winslet and Leonardo DiCaprio. The movie was released on December 19, 1997. It received positive critical reviews. The movie won 11 Academy Awards, and was nominated for fourteen total Academy Awards.....

Afirmaciones y citas:

0. Here is what I found.
Se requiere una verificación de fundamentación: false
1. Titanic was directed by James Cameron.
Citas: [0]
Se requiere verificación de fundamentación: true
Puntuación: 0.99
2. It starred Kate Winslet and Leonardo DiCaprio.
Citas: [0]
Se requiere verificación de fundamentación: true
Puntuación: 0.99

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Términos definidos y explicados

Datos de entrada

Datos de salida

Obtén una puntuación de asistencia para una respuesta candidata

REST

Python

Ejemplos de datos

Ejemplo de solicitud

Ejemplos de respuestas posibles y respuestas fundamentadas

Obtén puntuaciones a nivel del reclamo para una respuesta candidata

Ejemplo de solicitud

Ejemplo de respuestas con puntuaciones a nivel del reclamo

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