来源核验与引用
交叉核对不同来源中的主张，并为事实附上来源 URL
来源核验与引用 是 CoddyKit 上的免费 AI Agents 课时。 这是第 2 节课，共 4 节。 你可以在下方免费阅读本课时的完整内容 — 然后在浏览器中使用内置代码编辑器和全天候 AI 导师进行实践。 这是 AI Agents 学习路径的一部分，你的进度在网页和 CoddyKit 应用中同步。 AI Agents 课程共包含 4 节课。
来源验证为何重要
代理可能从低质量来源中获取错误论断，并将其作为事实呈现。没有验证，研究代理就只是一个没有质量筛选机制的高级搜索引擎。
验证增加了一个检查层，用于确认论断是否得到多个独立来源的佐证。
双来源规则
当一条论断至少出现在两个独立来源中时，才认为它已通过验证。“独立”意味着来源属于不同域名——如果两个网站都引用同一篇原始文章，那么在这两个网站上找到相同论断并不算数。
from urllib.parse import urlparse
def extract_domain(url: str) -> str:
return urlparse(url).netloc.replace('www.', '')
def is_verified(fact: str, all_facts: list[dict]) -> bool:
matching_domains = set()
for f in all_facts:
if fact.lower() in f['fact'].lower() or f['fact'].lower() in fact.lower():
matching_domains.add(extract_domain(f['source']))
return len(matching_domains) >= 2
# Example
facts = [
{'fact': 'Inflation peaked at 9.1% in June 2022', 'source': 'https://bls.gov/cpi'},
{'fact': 'US inflation hit 9.1% peak in mid-2022', 'source': 'https://reuters.com/article/a'}
]
print(is_verified('inflation peaked at 9.1%', facts)) # True基于 LLM 的语义匹配
字符串匹配无法识别改述后的论断。请使用 LLM 判断两个事实在语义上是否等价，然后再将它们计为相互佐证的来源。
import openai, json
client = openai.OpenAI(api_key='YOUR_OPENAI_KEY')
def claims_are_equivalent(claim_a: str, claim_b: str) -> bool:
prompt = (
f'Are these two statements making the same factual claim?\n'
f'A: "{claim_a}"\n'
f'B: "{claim_b}"\n'
f'Answer JSON: {{"equivalent": true/false}}'
)
resp = client.chat.completions.create(
model='gpt-4o-mini',
messages=[{'role': 'user', 'content': prompt}],
response_format={'type': 'json_object'}
)
return json.loads(resp.choices[0].message.content).get('equivalent', False)
print(claims_are_equivalent(
'CPI hit 9.1% in June 2022',
'US consumer prices rose 9.1 percent year-over-year in June 2022'
)) # True来源质量评分
来源并非都具有同等价值。请根据域名类型、发布日期和已知可靠性为每个来源评分。第 1 级来源（政府统计数据、同行评审期刊）应比博客或社交媒体获得更高权重。
from datetime import datetime, timezone
HIGH_AUTHORITY_DOMAINS = [
'gov', 'edu', 'nature.com', 'science.org', 'pubmed.ncbi.nlm.nih.gov',
'reuters.com', 'bbc.com', 'apnews.com', 'who.int'
]
def score_source(url: str, publication_date: str | None) -> float:
score = 0.5 # baseline
domain = extract_domain(url)
tld = domain.split('.')[-1]
# Domain authority
if any(ha in domain for ha in HIGH_AUTHORITY_DOMAINS):
score += 0.3
elif tld in ('gov', 'edu', 'org'):
score += 0.1
# Recency
if publication_date:
try:
pub = datetime.fromisoformat(publication_date)
days_old = (datetime.now(timezone.utc) - pub.replace(tzinfo=timezone.utc)).days
if days_old < 365:
score += 0.1
elif days_old > 1825: # 5 years
score -= 0.1
except ValueError:
pass
return min(1.0, max(0.0, score))将论断与来源交叉核对
对于代理计划纳入最终报告的每条论断，请将其与所有已获取的文档进行交叉核对，以找出最佳的佐证来源。
def cross_reference(claim: str, all_facts: list[dict]) -> list[dict]:
supporting = []
seen_domains = set()
for fact in all_facts:
if claims_are_equivalent(claim, fact['fact']):
domain = extract_domain(fact['source'])
if domain not in seen_domains: # only one per domain
seen_domains.add(domain)
supporting.append({
'source': fact['source'],
'domain': domain,
'fact': fact['fact'],
'score': score_source(fact['source'], fact.get('publication_date'))
})
return sorted(supporting, key=lambda x: x['score'], reverse=True)检查作者资历
对于科学或医学论断，作者资历十分重要。由认可机构的具名作者撰写的研究，其可信度高于匿名博客文章。请提取作者信息，并标记来自匿名来源的论断。
def assess_authorship(url: str, page_text: str) -> dict:
prompt = (
f'From this webpage text, extract:\n'
f'1. Author name(s) (or null)\n'
f'2. Author affiliation/credentials (or null)\n'
f'3. Publication name (or null)\n'
f'Return JSON: {{"authors": [], "affiliation": null, "publication": null}}\n\n'
f'TEXT:\n{page_text[:2000]}'
)
resp = client.chat.completions.create(
model='gpt-4o-mini',
messages=[{'role': 'user', 'content': prompt}],
response_format={'type': 'json_object'}
)
return json.loads(resp.choices[0].message.content)标记未经验证的论断
无法通过两个独立来源进行交叉核对的论断，应在输出中标记为未经验证。根据报告的风险等级，可以排除未经验证的论断，或在呈现时附加免责声明。
def classify_claims(claims: list[str], all_facts: list[dict]) -> list[dict]:
classified = []
for claim in claims:
support = cross_reference(claim, all_facts)
classified.append({
'claim': claim,
'verified': len(support) >= 2,
'sources': support[:3], # top 3 supporting sources
'confidence': 'high' if len(support) >= 3 else
'medium' if len(support) == 2 else
'low'
})
return classified引用格式：行内引用和参考文献列表
报告应包含行内引用（带编号的上标）以及末尾的参考文献列表。请根据已验证的来源元数据生成这两部分内容。
def format_citations(classified_claims: list[dict]) -> tuple[list[str], list[str]]:
ref_list = []
ref_map = {} # url -> citation number
inline_claims = []
for item in classified_claims:
nums = []
for src in item['sources']:
url = src['source']
if url not in ref_map:
ref_map[url] = len(ref_list) + 1
ref_list.append(f'[{ref_map[url]}] {url}')
nums.append(f'[{ref_map[url]}]')
citation_str = ''.join(nums)
prefix = '' if item['verified'] else '[UNVERIFIED] '
inline_claims.append(f'{prefix}{item["claim"]} {citation_str}')
return inline_claims, ref_list
if __name__ == '__main__':
demo_claims = [
{'claim': 'Revenue grew 12% year over year', 'verified': True, 'sources': [{'source': 'https://example.com/report'}]},
{'claim': 'The CEO plans to step down', 'verified': False, 'sources': [{'source': 'https://example.com/rumor'}]},
]
inline, refs = format_citations(demo_claims)
for line in inline:
print(line)
print('References:')
for r in refs:
print(' ', r)
检测来源之间的矛盾
有时两个可信来源会彼此矛盾。请检测这些矛盾并呈现双方观点，而不是默默选择其中一方。这对于存在争议的实证论断尤其重要。
def find_contradictions(claim: str, all_facts: list[dict]) -> list[dict]:
contradictions = []
for fact in all_facts:
if extract_domain(fact['source']) == extract_domain(claim):
continue
prompt = (
f'Does fact B contradict fact A?\n'
f'A: "{claim}"\nB: "{fact["fact"]}"\n'
f'JSON: {{"contradicts": true/false}}'
)
resp = client.chat.completions.create(
model='gpt-4o-mini',
messages=[{'role': 'user', 'content': prompt}],
response_format={'type': 'json_object'}
)
result = json.loads(resp.choices[0].message.content)
if result.get('contradicts'):
contradictions.append(fact)
return contradictions验证报告卡
在生成最终报告前，请生成一份验证摘要：已验证的论断数量、未经验证的论断数量、按权威性评分排名靠前的来源，以及检测到的任何矛盾。
def verification_report_card(classified: list[dict]) -> dict:
total = len(classified)
verified = sum(1 for c in classified if c['verified'])
all_sources = [
src for c in classified for src in c['sources']
]
top_domains = sorted(
set(s['domain'] for s in all_sources),
key=lambda d: max(s['score'] for s in all_sources if s['domain'] == d),
reverse=True
)[:5]
return {
'total_claims': total,
'verified': verified,
'unverified': total - verified,
'verification_rate': f'{verified/max(total,1)*100:.0f}%',
'top_sources': top_domains
}
if __name__ == '__main__':
demo_classified = [
{'verified': True, 'sources': [{'domain': 'docs.python.org', 'score': 1.3}]},
{'verified': False, 'sources': [{'domain': 'quora.com', 'score': 0.5}]},
]
card = verification_report_card(demo_classified)
for k, v in card.items():
print(f'{k}: {v}')
基于置信度控制输出
请在发布前设置最低验证阈值。如果已验证论断少于 70%，请提示研究循环再运行一次迭代，专门针对未经验证的论断进行研究。
MIN_VERIFICATION_RATE = 0.70
def should_run_more_research(classified: list[dict]) -> list[str]:
unverified = [c for c in classified if not c['verified']]
total = len(classified)
if total == 0:
return []
rate = (total - len(unverified)) / total
if rate >= MIN_VERIFICATION_RATE:
return [] # Sufficient confidence — stop
# Return search queries to verify remaining claims
return [f'verify: {c["claim"]}' for c in unverified[:3]]
if __name__ == '__main__':
demo_classified = [
{'claim': 'A', 'verified': True},
{'claim': 'B', 'verified': False},
{'claim': 'C', 'verified': False},
]
followups = should_run_more_research(demo_classified)
print('Follow-up queries needed:', followups)
双来源验证规则中，什么样的来源才算“独立”
独立性标准可以防止形成回音室式验证，即许多媒体都引用同一个原始来源，导致同一论断看似得到多方证实。
来源验证回顾
经过验证的研究需要具备：跨不同域名的双来源佐证、用于识别改述等价内容的LLM 语义匹配、来源质量评分（域名权威性 + 时效性）、矛盾检测，以及当验证率过低时触发更多研究的基于置信度控制的输出。
常见问题解答
「来源核验与引用」课时是免费的吗？
是的 — 「来源核验与引用」的完整文本可在网页上免费阅读。要进行交互式练习（内置代码编辑器和全天候 AI 导师）并解锁 AI Agents 课程的其余内容，请升级到 CoddyKit PRO。 AI Agents 课程共包含 4 节课。
「来源核验与引用」这节课中我会学到什么？
交叉核对不同来源中的主张，并为事实附上来源 URL 你通过在浏览器中直接运行的动手代码来练习 AI Agents，全天候 AI 导师会在你学习这节课的过程中回答你的问题。
学习 AI Agents 需要有经验吗？
无需任何先前经验。CoddyKit 上的 AI Agents 课程适合初学者到高级学习者，你可以从这里开始或从头开始，按照自己的节奏学习。 这是第 2 节课，共 4 节。
「来源核验与引用」课时需要多长时间？
大多数 CoddyKit 课程大约需要 5–10 分钟。每节课都很精短且互动，所以你能稳步进步，并在网页和应用中从离开的地方继续。
我能在这节 AI Agents 课中编写并运行代码吗？
能。每节 AI Agents 课都包含内置代码编辑器，你可以在浏览器中直接编写并运行真实代码，并获得即时 AI 反馈 — 无需本地设置。