本解决方案实现了一个先进的基于 LangGraph 在 Amazon Bedrock 上的事实检查反馈机制，用于 AI 生成的摘要。该过程从 AI 模型总结给定文档开始。然后，摘要经历一个评估循环，其中提取并验证个别声明与原始文本是否一致。如果发现任何冲突，系统会向 AI 提供具体反馈，提示它修改摘要。这个循环会持续进行一定次数的迭代，或者直到生成一个忠实的摘要为止。
这种方法特别适用于准确性和忠实于原始材料至关重要的场景，例如商业报告、学术研究或法律文件摘要。它有助于缓解 AI 幻觉或误解的风险，通过实施自我修正机制来实现。这种方法不仅可以提高 AI 生成内容的质量，还可以提供摘要过程的透明度，这在建立对关键应用中 AI 系统的信任方面很有价值。