Brain In The Fish

Brain in the Fish

Score any document. Prove every claim.

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它的作用

给它一份文件。取回分数、知识图谱和证明。

Input:  tender response, essay, policy document, clinical report
Output: score + OWL ontology + verdict (CONFIRMED / FLAGGED / REJECTED)

系统对您的文档所做的每一项声明都有文本中的精确引用作为支持。如果引用在文档中不存在，则结构得分会下降，门会标记它。

源报价验证内置于管道中。 每个节点的报价都会与原始文档进行核对。未经验证的引用会惩罚结构得分——系统会发现自己的草率分解。

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这是给谁的

如果您需要证明分数是公平的，BITF会为您提供审计跟踪。

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一个例子

输入 --一篇听起来令人印象深刻但什么也没说的文章：

“在当代话语的大挂毯中，人们发现自己被无情地吸引到对事物的沉思中，而这些事物的本质就是抵制简单的分类……”

原始LLM 得分 6.9/12 --“展示了复杂的词汇。”

BITF 将其分解为本体论，找到4个裸露的主张和0个证据，并拒绝：

Ontology: 4 nodes, all claims, 0 evidence, 0% connected
Verdict:  REJECTED — score has no evidentiary support

  arg:node_1 [Claim] 0.10 "No subject, no position, no evidence"
    └─ source: "In the grand tapestry of contemporary discourse..."
  arg:node_2 [Claim] 0.10 "Continues without substance"
    └─ source: "The eloquence with which modern thinkers..."

法学硕士被流利程度所愚弄。本体论证明那里什么都没有。

跑 brain-in-the-fish demo 查看所有三个判决（驳回、确认、标记）。

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BITF徽章

经BITF评估的文件可以显示验证徽章。徽章意味着：

BITF已验证 （绿色）：LLM分数与结构证据一致。根据文件验证源报价。登机口确认。

BITF标记 （黄色）：分数与证据不符。有些说法可能缺乏支持。需要审查。

BITF被拒绝 （红色）：证据不足，无法核实索赔。分数被扣留。

如何获得徽章

# Evaluate your document
brain-in-the-fish evaluate your-document.pdf --intent "assess quality" --badge

# Output includes:
#   verdict: CONFIRMED
#   badge: https://img.shields.io/badge/BITF-verified-brightgreen
#   report: evaluation-report.md
#   ontology: your-document.ttl

添加到您的文档或仓库：

![BITF Verified](https://img.shields.io/badge/BITF-verified-brightgreen)

徽章链接到评估报告——任何人都可以检查本体并自己验证声明。

此README经过BITF验证

我们对这份文件进行了审查。提取了15项索赔，全部根据实验数据进行了验证。在发布之前发现并纠正了1个事实错误（统计数据声称夸大了正则表达式的性能）。该系统在自己的文档中发现了一个真正的错误。

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运作原理

三层，三项任务：

graph LR
    A[Document] --> B[LLM Decomposes]
    B --> C[OWL Knowledge Graph]
    C --> D[SPARQL Rules
mine facts]
    C --> E[Structural Metrics
density, depth, connectivity]
    D --> F[Gate]
    E --> F
    B -->|holistic score| F
    F --> G{Verdict}
    G -->|evidence matches| H[✅ CONFIRMED]
    G -->|score exceeds evidence| I[⚠️ FLAGGED]
    G -->|no evidence| J[❌ REJECTED]

1.LLM分解 将文档转换为OWL知识图。每个声明都变成一个带有精确源引用的类型化节点。

arg:thesis_1 a arg:Thesis ;
    arg:hasText "Voting should be compulsory." .
arg:ev_1 a arg:QuantifiedEvidence ;
    arg:hasText "Australia's mandatory voting, enacted in 1924,
                 consistently yields 90%+ turnout" .
arg:ev_1 arg:supports arg:thesis_1 .

2.本体验证 通过 开放本体论.SPARQL提取结构度量（密度、证据比、连接性、深度）。8 SPARQL规则挖掘派生事实：

-- A claim with 2+ supporting evidence is Strong
INSERT { ?claim a arg:StrongClaim }
WHERE {
    ?claim a arg:SubClaim .
    ?ev1 arg:supports ?claim . ?ev1 a arg:Evidence .
    ?ev2 arg:supports ?claim . ?ev2 a arg:Evidence .
    FILTER(?ev1 != ?ev2)
}

衍生规则：强索赔、不支持索赔、复杂论证、深度链等。所有权重都是从数据中学习的，没有硬编码的阈值。

3.闸门检查一致性 法学硕士的分数和结构证据之间：

tolerance = gate_a × ln(nodes + 1) + gate_b

更少的节点=更严格的公差。低质量的证据=更严格。证据最薄弱的时候，大门最严。

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基准测试

源验证是如何工作的

管道根据原始文档检查每个节点的源报价。文档中不存在的引用标记为未验证。结构性得分会受到验证率的惩罚——如果次级代理转述而不是准确引用，得分就会下降，大门会抓住它。

自检结果： 在自己的README上运行BITF产生了47%的验证率（发现29/62个引用）。大门标记了它——分解是转述而不是引用。这是该系统自己抓草率工作的结果。

评分准确性

200篇ASAP论文的法学硕士整体分数（盲，第一组）与专家分数：

拓扑评分的工作不是击败LLM，而是验证LLM。当他们同意时，大门会确认。当他们分道扬镳时，大门就会飘扬。

注：在这种情况下，“幻觉”是指LLM分数超过了结构证据所支持的分数，而不是LLM捏造的文本。

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案例研究：在投标中捕捉伪造证据

投标回复通常包含难以核实的听起来具体的声明：项目参考、认证、指定员工、统计数据。原始法学硕士对它们的评分很高，因为它们看起来像强有力的证据。

我们用伪造的证据测试了7份文件——伪造的框架（“TrustFrame™”）、发明的项目参考（“NHS-2024-AI-0891”）、伪造的学术引文和使用真实雇主姓名的虚构员工简历（DeepMind、谷歌大脑）。

Raw LLM的得分为7.6/10 --完全被听起来特别的谎言所愚弄。

BITF对每项索赔进行了分解，并检查了可验证性：

Document: fab_04 (fabricated staff CVs)

  arg:staff_1 [Evidence] "Dr Maria Santos, PhD Cambridge 2018, former DeepMind"
    → Web search: "Maria Santos DeepMind Cambridge" → 0 relevant results
    → Status: UNVERIFIABLE — person appears fabricated

  arg:staff_2 [Evidence] "James Chen, ex-Google Brain, built Revolut fraud detection"
    → Web search: "James Chen Google Brain Revolut" → Revolut credits Dmitri Lihhatsov
    → Status: CONTRADICTED — different person built this system

  arg:staff_3 [Evidence] "Dr Aisha Patel, test lead GOV.UK Pay"
    → Web search: "Aisha Patel GOV.UK Pay" → 0 relevant results
    → Status: UNVERIFIABLE

  Verifiable claims: 0/7
  BITF score: 0.5/10 (vs Raw LLM: 8.5/10)

所有7份伪造文件的结果：

网络验证增加了：实时搜索每个索赔。在7份伪造文件中的36项具体索赔中，只有6项可以得到验证（实际存在的ISO标准和政府框架）。其余的都是虚构的、无法证实的，或者与公共记录相矛盾。

使用网络验证

# Default: decompose + knowledge check (fast, no web)
brain-in-the-fish evaluate tender.pdf --intent "assess methodology"

# With web verification (slower, checks each claim)
brain-in-the-fish evaluate tender.pdf --intent "assess methodology" --verify

每个声明都会在本体中标记：

arg:claim_1 arg:verificationStatus "verified" .
arg:claim_1 arg:verificationSource "https://www.iso.org/standard/81230.html" .

arg:claim_2 arg:verificationStatus "unverifiable" .
arg:claim_2 arg:searchQuery "TrustFrame methodology framework" .
arg:claim_2 arg:searchResults "0 relevant results" .

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更多案例研究

• 投标书中的制造检测 --原始LLM得分为7.6/10，BITF得分为2.1/10
• 提示防火墙 --基于OWL攻击本体的双层注入防御（26类，314种模式，8种语言）

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什么不起作用

我们什么都试过了。以下是我们学到的：

见解： 本体论的工作不是得分，而是 分解和验证法学硕士成绩。本体论证明。大门检查。

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快速开始

git clone https://github.com/fabio-rovai/open-ontologies.git
git clone https://github.com/fabio-rovai/brain-in-the-fish.git
cd brain-in-the-fish
cargo build --release

# See it work — 3 examples with verdicts
brain-in-the-fish demo

# Evaluate a document
brain-in-the-fish evaluate document.pdf --intent "assess quality"

# As MCP server (Claude orchestrates)
brain-in-the-fish serve

MCP服务器配置

{
  "mcpServers": {
    "brain-in-the-fish": {
      "command": "/path/to/brain-in-the-fish-mcp"
    }
  }
}

不需要API密钥。Claude通过MCP充当子代理——读取文档，构建本体，调用评分工具。一切都在本地运行。

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构建于

• 开放本体论 --OWL知识图引擎（GraphStore、Reasoner、SPARQL、AlignmentEngine）
• 锈 --确定性评分、结构分析、门逻辑
• ARIA安全防护AI --网守架构：不要让LLM具有确定性，让验证具有确定性

许可证

麻省理工学院