VerifierAgent (pure reasoning, zero tools) + VerifyHook (PostHook do pipeline). Quando discrepância é detectada, o flag verified_with_discrepancy é gravado em result.Metadata, ativando o Reflexion downstream.
CoVe é opt-in. Com
CHATCLI_QUALITY_VERIFY_ENABLED=false (default), zero overhead. Quando ligado, adiciona +1 chamada LLM por ponto de uso com effort alto (default effort="high").Protocolo do VerifierAgent
O modelo recebe TASK + DRAFT e emite cinco blocos:Regra crítica: respostas INDEPENDENTES
O protocolo instrui o modelo a responder cadaQ<n> sem referenciar o DRAFT. Isso é o coração de CoVe — se as respostas independentes contradizem o draft, há claim suspeito.
Fluxo do VerifyHook
1
Worker termina
Qualquer agente produz
result.Output.2
PostRun do VerifyHook
3
Dispatch VerifierAgent
4
ParseVerifierOutput
Extrai os 5 blocos. Tolerante a ordem, bullets com
- ou *.5
HasDiscrepancy check
Status=="verified-with-corrections" OU Discrepancies!="none".6
Se discrepância + RewriteOnDiscrepancy
7
Reflexion consome o flag
Na mesma execução do pipeline,
ReflexionHook.PostRun vê o metadata e, se OnHallucination=true, dispara lesson generation.Exclude list (anti-recursão + agents não-textuais)
/verify — session toggle
Variáveis de ambiente
Override do verifier
Exemplo: catching hallucination sobre API
- Draft (com erro sutil)
- Questions
- Answers
- Discrepancies
- Final (reescrito)
OErro:http.Clientdo Go tem um campoDefaultTimeoutque você pode setar globalmente. Basta fazerhttp.DefaultClient.DefaultTimeout = 30 * time.Secondno init do programa.
DefaultTimeout não existe. É Timeout (e não há “DefaultTimeout” na stdlib).result.Metadata["verified_with_discrepancy"]=true. Se Reflexion está on (default), uma lesson é gerada em background:
Integração com Refine
Quando Refine + Verify estão ambos ligados, a ordem importa:Invocação direta
Custo e latência
Leia também
#3 Reflexion
Consome o signal
verified_with_discrepancy para gerar lessons sobre hallucination.#5 Self-Refine
Complemento estilístico: Refine poliaça, CoVe verifica factualmente.
Paper original (Dhuliawala et al.)
Chain-of-Verification Reduces Hallucination in Large Language Models
Configuração
Env vars e slashes num lugar só.