Fake News Detection System

一個基於 AI 的新聞真偽檢測系統，能夠分析新聞內容並判斷其可信度。

功能特點

• 使用向量資料庫儲存參考資料集
• 利用嵌入模型進行語義相似度比對
• 透過 Mistral 大型語言模型進行內容分析
• 簡潔易用的網頁界面

系統架構

該系統結合了以下技術：

• Streamlit：用於建立互動式網頁介面
• Ollama：用於本地部署和運行 AI 模型
• ChromaDB：向量資料庫，用於儲存和檢索參考資料
• Pandas：用於資料處理和分析

安裝需求

前置條件

• Python 3.8 或更高版本
• Ollama 已安裝並運行
• 以下 AI 模型需預先下載到 Ollama：
  • mxbai-embed-large（用於生成嵌入向量）
  • mistral（用於分析和推理）

安裝步驟

1. 複製此專案到本地：

git clone https://github.com/Daipure/fake-news-detection.git
cd fake-news-detection

2. 安裝所需套件：

ollama、chromadb、streamlit

3. 準備參考資料集：
   • 將包含參考資料的 Excel 文件命名為 QA.xlsx 放置於專案根目錄
   • 文件格式應為無標題的單一欄位，每行包含一條參考資料

使用方法

1. 確保 Ollama 服務正在運行

2. 啟動應用程式：

streamlit run app.py

3. 在瀏覽器中打開顯示的網址（通常為 http://localhost:8501）

4. 在文字框中輸入要驗證的新聞內容，然後點擊「Submit」

5. 系統將分析內容並顯示結果：

   • 標示為 Real（真實）或 Fake（虛假）
   • 提供詳細的分析理由

運作原理

1. 初始化階段：

   • 系統首次運行時會檢查並創建向量資料庫
   • 從 QA.xlsx 中加載參考資料並生成向量嵌入

2. 分析階段：

   • 用戶輸入的新聞內容轉換為向量表示
   • 系統搜索最相似的參考資料
   • 通過 Mistral 模型分析內容並給出判斷

故障排除

如遇到問題，請檢查：

• Ollama 服務是否正在運行
• 所需模型是否已下載
• QA.xlsx 文件是否存在且格式正確
• 資料庫目錄 (./chroma_db) 權限是否正確