VERIFIER CORE · BEHAUPTUNG-GEGEN-QUELLE-VERIFIKATION
Es vergleicht, was ein Text behauptet, mit dem, was seine Quelle sagt, und liefert einen von sechs Zuständen plus die Belege.
Verifier Core ist ein Kernel, kein Chatbot. Sie geben ihm eine Behauptung, einen Resolver, der weiß, wie Ihre Domäne ihre Quellen benennt, und den kanonischen Text zum Abgleich — es sagt Ihnen, ob die Behauptung standhält, und zeigt in beiden Fällen die Belege.
Deterministisch: Kein Sprachmodell sitzt im Verdiktpfad. Gleicher Text, gleiche Quelle, gleiches Verdikt, in einem Jahr reproduzierbar — genau das macht es als Beweis nutzbar statt als Meinung.
WAS ES NICHT IST
Der Markt hat einiges, das ähnlich klingt und es nicht ist.
Kein Halluzinations-Detektor
Kein Modell beurteilt Plausibilität. Es prüft eine konkrete Behauptung gegen eine konkrete Quelle, nichts, was dem vorgelagert wäre.
Kein Konfidenzwert
Es liefert einen Zustand und die dahinterstehenden Belege, keine Zahl zwischen 0 und 1. Ein Score verschiebt die schwierige Entscheidung — wo die Schwelle liegt — nur auf denjenigen, der ihn lesen muss.
Keine Suchmaschine
Es sucht Ihnen keine Dokumente. Sie liefern den Corpus; es vergleicht die Behauptung mit dem, was Sie gegeben haben.
Kein Argumentationsprüfer
Es verifiziert einzelne Behauptungen gegen ihre Quelle, nicht das, was daraus gefolgert wird. Zwei korrekt zitierte Prämissen, die zu einer falschen Schlussfolgerung führen, bestehen trotzdem — der Schlussfolgerungsschritt ist nicht das, was hier geprüft wird, und diese Seite sagt das, statt es den Namen andeuten zu lassen.
GEBAUT, UM DARAUF AUFZUBAUEN
Ein Kernel, keine Anwendung. Sie bringen drei oder vier kleine Teile mit, den Rest des Durchlaufs erledigt er.
Jede Branche unterscheidet sich an genau einer Stelle: wie eine Quelle in dieser Domäne benannt wird. Den kanonischen Text zu holen, zu prüfen, ob er zum relevanten Datum noch galt, die Bedeutung zu vergleichen und das Ergebnis zusammenzusetzen — das ist einer Kanzlei, einer Apotheke und einer Wartungswerkstatt gemeinsam, also lebt es einmal im Kernel statt einmal pro Integration.
ReferenceResolver
12 Zeilen
Wie eine Quelle in Ihrer Domäne benannt wird.
CorpusPort
~20 Zeilen
Woher der kanonische Text kommt.
DomainPack (optional)
~40 Zeilen
Das Größenvokabular Ihrer Branche.
LanguagePack (optional)
alle vier, oder keine
Die Schichten Ihrer Sprache: Negation, Auslassung, Daten und orthografische Faltung.
SemanticAdvisor (optional)
—
Eine zweite Meinung, die ein Verdikt abschwächen kann — sie befördert nie eines zu verified.
Der zwölfzeilige Resolver ist der größte Teil des Arguments. Es ist echter Code, kein Versprechen — kopiert aus der Testsuite, die in CI läuft, für eine für diesen Test erfundene fiktive Domäne (Verweise auf Abschnitte einer Fachinformation):
const fichaTecnica = {
id: "demo:ficha-tecnica@1",
resolve(text) {
const out = [];
const re = /secci[oó]n\s+(\d+\.\d+)/gi;
let m;
while ((m = re.exec(text)) !== null) {
out.push({
id: `smpc:${m[1]}`,
raw: m[0],
span: [m.index, m.index + m[0].length],
});
}
return out;
},
};Das Einzige, was sich zwischen einer Kanzlei, einem Labor und einer Wartungswerkstatt unterscheidet, ist dieser erste Schritt: zu erkennen, wie eine Quellenangabe in ihren Dokumenten aussieht. Der Rest — kanonischen Text holen, Geltung prüfen, Bedeutung vergleichen, Verdikt zusammensetzen — ist Aufgabe des Kernels, einmal erledigt.
DREI FÄLLE, DIE SICH NICHT WEGRECHNEN LASSEN
Gemessene Fälle, keine Illustrationen, die die Sache leicht aussehen lassen sollen.
Wenn eine Seite Demos zeigt, sind das die, die es wert sind: Keiner der drei wird von einer reinen Zahlen- oder Textähnlichkeitsprüfung allein erfasst.
Die Zahl, die sich nicht ändert — Air-Canada-Flug 143
Quelle: „Uplift 22300 kg of fuel before departure today.“
Text: „Uplift 22300 lb of fuel before departure today.“1983 wurde eine Boeing 767 in Pfund betankt, während die Bodenberechnung Kilogramm annahm, und die Maschine ging in 41.000 Fuß Höhe über Manitoba der Treibstoff aus. Die Ziffern sind in beiden Texten identisch, also kann keine rein numerische Prüfung, die nur Größen vergleicht, das erfassen — sie muss wissen, dass die Einheiten sich unterscheiden. Das ist eine historische Illustration des Fehlermodus, hier ausschließlich dafür verwendet: kein Kunde, kein Vorfall, den dieser Motor verhindert hätte.
Das Wort, das zwei Dinge bedeutet — die Gallone
Eine Gallone sind 4,546 L in Großbritannien und 3,785 L in den USA, eine Differenz von 20 %, und beide Dokumente können auf Englisch sein. Ohne deklarierte Region enthält sich der Motor und sagt das, statt zu raten. Mit GB deklariert löst sich das Paar auf die eine Weise auf; mit US deklariert wird dasselbe Paar zu einer echten Abweichung. Gleicher Text, zwei unterschiedliche Antworten — keine Inkonsistenz, sondern eine unvollständige Frage, die eine deklarierte Region vervollständigt. Sprache und Maßkonvention sind hier getrennte Achsen, so wie die Region eines Telefons unabhängig von seiner Sprache ist.
Die halbe Wahrheit — was ausgelassen wird
Quelle: „kontraindiziert bei Leberinsuffizienz, schwerer Niereninsuffizienz und während der Schwangerschaft“
Text: „kontraindiziert bei Leberinsuffizienz, schwerer Niereninsuffizienz“Die Schwangerschaft entfällt. Textähnlichkeit zwischen beiden: 1,000 — kein Wort ist verändert, nur eine Klausel fehlt. Ein reiner Ähnlichkeitswert hätte das als verified eingestuft.
SECHS ZUSTÄNDE, KEIN BOOLESCHER WERT
Die meisten Anbieter liefern wahr oder falsch. Die Unterscheidung ist das Produkt.
Eine binäre Engine, die etwas nicht weiß, muss zu einer Seite hin runden, und beide Richtungen sind gefährlich. Sechs Zustände halten „diese Quelle existiert nicht“ — ein echter Befund gegen den Text — getrennt von „wir konnten nicht nachsehen“ — eine eigene Lücke — und wiederum getrennt von „außerhalb unserer Abdeckung“ — eine Umfangsentscheidung, kein Versagen.
verified
die Behauptung hält gegen die Quelle stand
mismatch
die Quelle sagt etwas anderes
not_found
der Corpus funktioniert und diese Quelle existiert nicht — ein Befund gegen den Text
derogated
sie existierte, galt aber zum fraglichen Datum nicht mehr
pending
wir konnten nicht nachsehen — eine Lücke unsererseits, nicht des Textes
not_verifiable
außerhalb dessen, was dieses Deployment abdeckt
Nicht-Wissen ist nicht dasselbe wie Beschuldigen. not_found zurückzugeben, wenn die ehrliche Antwort pending wäre, erzeugt eine falsche Beschuldigung, getarnt als Befund — der teuerste Fehler, den ein Verifizierer machen kann, weil er für den Leser genau wie ein echter Treffer aussieht. Deshalb erklärt der Corpus, welches der beiden es ist, statt die Engine es aus der Form eines Fehlers ableiten zu lassen.
AGNOSTISCH DURCH KONSTRUKTION, NICHT DURCH SLOGAN
Domäne, Sprache, Corpus und Modell sind alle Ports, keiner fest verdrahtet.
Branchenwissen kommt über einen Resolver und ein optionales DomainPack herein, nie fest im Kernel verdrahtet, sodass derselbe Motor, der eine Fachinformation prüft, einen Wartungsbericht oder einen Kreditvertrag prüft, ohne seinen Kern anzurühren. Sechs Sprachen haben heute vollständige, zertifizierte Unterstützung — Englisch, Spanisch, Französisch, Deutsch, Italienisch und Portugiesisch — jede mit ihren eigenen vollständigen Schichten für Negation, Auslassung, Daten und orthografische Faltung. Eine Sprache wird mit allen vier Schichten auf einmal registriert oder gar nicht: eine gemeinsame Richtlinie mit sprachspezifischen Ausnahmen ist genau der Weg, auf dem sich sprachübergreifende Kontamination einschleicht, also gibt es sie nicht.
Sprache und Maßkonvention werden getrennt deklariert, so wie die Region eines Telefons unabhängig von seiner Sprache ist: Ein britisches und ein amerikanisches Dokument können beide auf Englisch sein und trotzdem nicht übereinstimmen, was eine Zahl bedeutet. Das Maßsystem undeklariert zu lassen ist nicht dasselbe wie Metrik anzunehmen — es ist eine echte dritte Antwort, und die Engine gibt diese Antwort, statt zu raten.
WAS WIR TROTZDEM ZEIGEN
Der Corpus veröffentlicht seine eigenen bekannten Lücken.
Ein Stresstest-Leaderboard stellt die Referenz-Engine gegen Baselines und veröffentlicht die Fehltreffer neben den Treffern — einschließlich Baselines, die die Referenz in einer einzelnen Spalte übertreffen, denn ein Verifizierer, der alles ablehnt, zeigt auf dem Papier null Lecks, und das ist keine Tugend, hinter der man sich verstecken sollte. Getrennt davon: null Laufzeitabhängigkeiten, und eine air-gapped Installations- und Verifikationsprüfung, die ganz ohne Netzzugang läuft, damit die obige Determinismus-Behauptung getestet statt geglaubt werden kann.
Ein Zertifikat ohne deklarierte Lücken ist entweder perfekt oder es lügt, und keines von beidem ist glaubwürdig.
VERIFIER CORE UND GRUNDNORM
Komplementär, nicht konkurrierend — entgegengesetzte Enden desselben Problems.
Grundnorm versiegelt, wer einen Datensatz wann verifiziert hat: kryptografische Herkunft, die überdauert, selbst wenn der Datensatz danach angefasst wird. Verifier Core prüft, ob eine bestimmte Behauptung gegen ihre Quelle standhält: der Vergleich selbst. Das eine beweist, dass ein Datensatz nach dem Versiegeln nicht verändert wurde; das andere beweist, dass das, was der Datensatz aussagte, zum Zeitpunkt der Versiegelung tatsächlich zutraf.
So funktioniert GrundnormBauen Sie eine Branchenlösung, die diese Schicht braucht?
@veredicto/core wird nicht als installierbares Paket vertrieben — es wird in Anwendungen eingebaut, nicht in sie heruntergeladen. Sagen Sie uns, wogegen Sie Behauptungen prüfen müssen, und wir gehen die Ports gemeinsam mit Ihnen durch.