基於知識圖譜的智慧代理：針對醫學領域複雜且知識密集型問答的解決方案

本文提出了一個名為 KGAREVION 的知識圖譜 (KG) 智慧代理，專為解決醫學領域複雜且知識密集型的問答問題而設計，其透過結合大型語言模型 (LLM) 的非編碼知識和醫學知識圖譜的結構化知識，並採用動態調整推理策略的多步驟驗證過程，在處理複雜醫學問題方面優於現有模型。