AI Fake News Detector：AI虚假新闻检测器 多语言、多模型、可溯源的事实核查系统（开源）

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