AI Fake News Detector概览

AI虚假新闻检测器（AI Fake News Detector）是一套结合大型语言模型与语义嵌入的新闻真伪验证工具。系统对输入文本提取可核查的“声明”，联动多搜索引擎拉取证据，基于嵌入向量完成语义相关性计算，并输出“正确 / 错误 / 部分正确”的结论。界面支持中英双语与多语言输出，历史记录与PDF报告一并保留，核查路径与证据来源清晰可追溯。


AI Fake News Detector核心特性


🌍 多语言能力

  • 自动识别中文、英文、日文、韩文等输入
  • 输出语言可手动指定或由系统自动选择
  • 完整本地化界面，提供中英文使用体验


🤖 多模型提供商


  • Ollama

    ：本地部署模型（默认示例：GPT-OSS 120B Cloud + Nomic Embed）

  • LM Studio

    ：本地模型服务

  • OpenAI

    ：官方 GPT 系列

  • 自定义 API

    ：兼容 OpenAI 格式的任意服务端点


🔍 高精度事实核查

  • 智能声明提取：从文本中抓取可验证主张
  • 多源检索：支持

    SearXNG

    与

    DuckDuckGo

    （可配置代理）
  • 语义匹配：嵌入模型计算证据与声明的相关性
  • 推理透明：展示逐步推理与证据出处


📊 完整的数据管理

  • 历史记录：保留全部核查轨迹
  • PDF 导出：一键生成专业报告
  • 多用户：支持独立账户使用与记录隔离


工作流程

  1. 声明提取 → 2) 证据搜索 → 3) 语义排序 → 4) 事实判断（TRUE / FALSE / PARTIALLY TRUE）→ 5) 结果呈现（推理过程 + 证据链接）


AI Fake News Detector使用说明


Web 界面

  • 选择模型提供商与具体模型
  • 配置搜索引擎与输出语言
  • 输入待核查的新闻文本
  • 查看实时处理进度与最终结论
  • 导出 PDF 报告或打开历史记录


技术实现要点

  • 嵌入与匹配：集成

    BGE-M3 Embedding

    与语义相似度计算
  • 长文处理：自动切块与证据优选
  • 前端：基于

    Streamlit

    构建，分步流式展示核查过程


搜索引擎配置


  • SearXNG

    ：可本地部署的隐私搜索

  • DuckDuckGo

    ：在线搜索，支持代理参数


AI Fake News Detector项目地址

GitHub地址：

https://github.com/CaptainYifei/fake-news-detector