文本事实核查辅助工作流

工作流名称

文本事实核查辅助工作流

主要功能和亮点

该工作流通过自然语言处理与小型专用语言模型，自动拆分输入文本为句子，并对每条陈述进行事实核查，精准识别文本中的不实信息。结合Ollama本地运行的定制微型模型（bespoke-minicheck），实现高效、专业的事实验证。支持手动触发测试及作为其他工作流的入口调用，灵活集成于复杂自动化场景。

解决的核心问题

在大量文本内容中快速筛选出潜在的事实错误，减少人工校对的工作量，提升内容审核和编辑的效率与准确性。适用于新闻报道、科研文章、内容创作等领域，帮助用户保持信息的真实性和权威性。

应用场景

• 媒体与新闻机构对稿件事实准确性的自动核查
• 科研论文或报告中的数据和陈述验证
• 内容创作者在发布前对文章进行事实校对
• 企业内部知识库和文档的质量把控
• 教育培训中的文本分析及批改辅助

主要流程步骤

1. 输入文本准备：接收待核查的文本与相关事实背景信息。
2. 文本拆分：通过“Code”节点执行定制JavaScript代码，将文本拆分成独立句子，保证日期、列表等特殊格式不被错误分割。
3. 文本与事实合并：将拆分的句子与事实内容合并，形成待核查的陈述单元。
4. 逐句事实核查：调用基于Ollama的专用微型语言模型（bespoke-minicheck）对每句陈述进行“是/否”事实判断。
5. 结果过滤与汇总：筛选出标记为“不正确”的陈述，聚合并生成问题列表及总结评估。
6. 输出总结：通过语言模型进一步构建事实错误的汇总报告，方便快速定位和修正内容问题。

涉及的系统或服务

• n8n：工作流自动化平台，负责流程编排与节点调度
• Ollama API：本地运行的定制化语言模型服务，提供事实核查AI能力
• JavaScript代码节点：用于文本拆分和预处理
• 多节点合并与过滤：管理数据流和分析结果的组合与筛选

适用人群或使用价值

• 内容编辑与校对人员：自动辅助发现文本中的事实错误，提升工作效率
• 新闻与媒体行业：保障报道内容真实可靠，减少假新闻风险
• 学术研究者与学生：辅助验证引用资料和陈述的准确性
• 企业知识管理团队：确保内部文档和培训材料的质量
• AI与自动化爱好者：提供一个结合语言模型与自动化工具的典型应用示范

总体而言，该工作流为文本事实核查提供了一套完整、自动化且高效的解决方案，助力用户在海量文本中快速甄别真伪，提升内容质量与可信度。