Search and RAG are just tools, verification is the key. The more the truth is debated, the clearer it becomes.
基础性的框架搭建与最小闭环已经实现了，接下来中需要对每个模块进行一定的优化，重要性排行如下：
- 评分模块(Agent或者机器学习方法实现,初步通过微调大模型实现)
- 策略模块(Agent或者机器学习方法实现)
- 细粒度的问答，比如针对特定角度，同时要有细粒度的论证支撑。
- 集成Langchain Agent
- 集成MetaGPT的单Agent
- 集成RAG Debater
- 集成Search Debater
- 集成人类输入Debater
- 思考一下汇总Node
- 优化提示词
- 思考一下在Neo4j中的推理
- requirements.txt：项目的第三方依赖。
- Research： 项目功能实现前技术测试。
- Test： 项目功能实现后测试，也可看做使用样例。
- Debater：即Agent智能体，可以集成市面上的多智能体或者RAG工具等，作用是生成Node中的内容。
- Node：即问答轮次，分为初始的轮次和后续的轮次，后续的轮次需要传入连接轮次并用边属性表示支持与反对。
- Observer：负责记录和更新全局信息，包括全局的消息信息，节点的关系（矩阵），节点的分数（字典），节点的影响力（字典）。
- Judge：负责下一个轮次选择什么辩手，下个轮次针对哪个Node，是选择支持还是反对,并且给每一轮生成的答案进行评分。
- Graph：负责上传Observer中的node数据到图数据库neo4j中，并实现后续的分析。
CCAC 2024 第四届智慧论辩评测(AI-Debater 2024)： 基于LLM实现一个自主论辩智能体，与基准智能体针对给定的辩题进行辩论赛。基准智能体持正方，参赛智能体持反方。
DoT框架由于具有自由集成Agent，编排论辩流程和记录论辩信息的功能，所以可以很好地实现论辩测评的需求。（设计上预留了环节评分的模块，目前采用的方法是微调了一个评分大模型来评分，理论上也可以接入其他的评分组件比如Debatrix）
案例详见:CCAC智慧论辩评测
案例效果详见:智慧论辩之个人破产制度
目前通过调用Project Debater实现论证分数获取(目前Project Debater已经被废止，未来计划接入其他的分数评价方法)
英文的区分度还是非常不错的，但是由于GPT 美式政治正确的存在，一些议题(比如禁枪)经常会有不敢答的情况出现。
为优化中文论证评分效果，微调了开源大模型LLAMA2-7B,OpenAI-3.5-turbo以及讯飞星火3.0模型，微调数据集与方法与评测在Argument_Quality_Dataset库中。
综合测试下来讯飞3.0的中文效果非常不错，远超Project Debater的水平，在英文方面也能基本持平。不过讯飞3.0存在8%左右的敏感性问题。
