Documentation Index
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사후가 아닌 게재 시점에 삽입
가능한 한 빨리, 이상적으로는 게재 또는 배포 시점에, 콘텐츠에 워터마크를 삽입하세요. 콘텐츠가 이미 유통된 뒤 삽입하면 출처 증명의 유효 구간이 줄어듭니다.
{
"content": "...",
"content_type": "news",
"metadata": {
"published_at": "2024-03-15T09:00:00Z",
"source_id": "article_98765"
}
}
fingerprint_id를 항상 저장
/embed가 반환하는 fingerprint_id는 조회와 탐지의 키입니다. 내부 문서 레코드와 함께 저장하세요.
{
"internal_id": "article_98765",
"fingerprint_id": "fp_l1p8OPCwGhvu"
}
원본이 아닌 watermarked_content 배포
응답의 watermarked_content에는 보이지 않는 zero-width 유니코드 문자가 포함되어 있습니다. 원본 대신 이 버전을 배포하세요, 시각적으로는 동일하지만 탐지를 가능하게 하는 암호학적 워터마크를 담고 있습니다.
올바른 content_type 선택
점수 가중치는 콘텐츠 유형별로 자동 조정됩니다. 올바른 유형을 선택하면 탐지 정확도가 향상됩니다:
| 콘텐츠 유형 | Entity 가중치 | Time 가중치 | Causal 가중치 | 적합한 용도 |
|---|
news (기본) | 0.5 | 0.2 | 0.3 | 뉴스 기사, 보도 자료 |
legal | 0.3 | 0.1 | 0.6 | 법률 문서, 계약, 법원 제출 자료 |
report | 0.4 | 0.3 | 0.3 | 연구 보고서, 분석, 백서 |
internal | 0.5 | 0.2 | 0.3 | 내부 메모, 커뮤니케이션 |
특수 케이스에는 커스텀 가중치 사용
탐지 시나리오가 일반적이지 않은 경우 기본 가중치를 재정의하세요. 예를 들어 인과 구조와 무관하게 같은 엔티티가 나타나는지만 관심이 있다면:
{
"content": "...",
"weights": { "entity": 0.8, "time": 0.1, "causal": 0.1 }
}
1.0이어야 합니다. 사용된 가중치는 감사 가능성을 위해 meta.weights에 반향됩니다.
filters로 탐지 범위 좁히기
후보 집합을 줄이고 탐지 속도를 높이려면 filters를 전달하세요:
{
"content": "...",
"filters": {
"author_id": "journalist_042",
"date_from": "2024-01-01",
"date_to": "2024-12-31",
"content_type": "news"
}
}
두 가지 탐지 레이어 이해
탐지는 두 가지 독립적인 검사를 실행합니다, 두 신호를 함께 사용하세요:
| 레이어 | 작동 방식 | 증명하는 것 |
|---|
| Watermark | 보이지 않는 zero-width 비트를 추출해 저장된 시드와 상관관계 계산 | 거의 확실한 출처, 정확히 워터마크가 적용된 콘텐츠가 사용됨 |
| TKG Jaccard | 단어 수준 퍼지 매칭으로 엔티티, 타임라인, 논증 체인을 비교 | 의미론적 유사성, 완전히 재작성되어도 같은 이야기 |
watermark_match와 watermark_correlation을 확인하면 워터마크 레이어가 발화했는지 알 수 있습니다. meta.watermark_detected 필드는 입력에서 워터마크가 발견되었는지 여부를 알려줍니다.
신뢰도 점수의 신중한 해석
| 점수 범위 | 해석 | 권장 조치 |
|---|
| 0.8 – 1.0 | 강한 매치 | 높은 신뢰도, 자동화에 안전 |
| 0.5 – 0.8 | 부분적 매치 | 조치 전 overlap 목록 검토 |
| 0.3 – 0.5 | 약한 신호 | 우연한 중복일 가능성 큼 |
| 0.3 미만 | 필터링됨 | 반환되지 않음 (기본 min_score 미만) |
watermark_match: true일 때는 TKG 점수와 무관하게 거의 확실한 매치입니다.
overlap 목록으로 매치 감사
모든 매치에는 overlap.entities, overlap.timeseries, overlap.relations, 쿼리와 후보 사이에 공유된 구체적인 항목들, 가 포함됩니다. 두 글이 왜 매치되었는지 설명할 때 활용하세요, 매치되었다는 사실만 전달하지 마세요.
{
"overlap": {
"entities": ["bank of korea", "interest rate"],
"timeseries": ["2024-03-15"],
"relations": ["bank of korea|raises|interest rate"]
}
}
재점수 산정에는 fingerprint_id 사용
이미 삽입한 콘텐츠를 레지스트리와 다시 비교(예: 주기적으로 새 매치 확인)하려면, 콘텐츠 대신 fingerprint_id를 직접 전달하세요:
{
"fingerprint_id": "fp_l1p8OPCwGhvu"
}
다른 Factagora API와 결합
| 워크플로 | API | 목적 |
|---|
| 내 콘텐츠가 재사용되었나? | Fingerprint Detect | 출처 추적 |
| 정확하게 재사용되었나? | Fingerprint Detect + Fact Checker | 왜곡 탐지 |
| 이야기에서 무엇이 바뀌었나? | Fingerprint Detect + Causality Graph | 내러티브 변화 추적 |
