# RAG 与微调来源声明范围验证器 v1

这个零依赖 Python 工具读取 DragonAI 的六行“可靠来源—决策—验证映射”，检查每条声明引用的来源是否真的覆盖所声明的范围。它不做任意权威打分，也不会因为引用了一手资料就批准项目结论。

```bash
python rag-fine-tuning-source-claim-validator-v1.py --self-test
python rag-fine-tuning-source-claim-validator-v1.py --input claims.json
```

输入必须只有 `claims` 数组；每条声明必须精确包含 `claimId`、`statement`、`scope` 和非空 `evidenceIds`。缺字段、未知字段、重复 ID、未知来源或来源范围不匹配都会失败关闭。

允许的来源范围包括架构机制、选型维度、引用追溯维度、检索评测方法、治理流程和中国 RAG 工作流。`current_project_architecture_winner`、`provider_quality_ranking`、`search_visibility`、`ai_citation` 与 `geo_success` 会被显式拒绝：一手指南不能替代当前项目的同条件实验，也不能替代独立搜索或引用观察。

[机器夹具 JSON](https://course.dragonai.tech/datasets/rag-fine-tuning-source-claim-validator-v1-fixtures.json)包含 4 个通过用例和 4 个拒绝用例，覆盖选型维度、引用追溯、检索评测、中国工作流、来源范围错配、项目赢家越界、GEO 成功越界与未知来源。

许可：CC BY 4.0。第三方来源正文与商标不在本许可范围内。规范页：https://course.dragonai.tech/research/ai-search-rag-finetuning-citations-2026-07