
本文提出了一種名為 RAG2 的新型醫學問答系統框架，旨在解決大型語言模型在生物醫學領域應用中面臨的挑戰，例如幻覺和知識過時等問題。


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基於推理引導檢索增強生成的醫學問答系統


透過結合先進的微調技術 rsDoRA+ 和檢索增強生成方法 ReRAG，可以顯著提高大型語言模型在醫學問答服務中的準確性和可靠性。



MedLogic-AQA 透過結合基於邏輯規則的知識圖譜和抽象問答模型，提升了醫學問答系統的準確性和邏輯推理能力。



MedLogic-AQA：利用注重邏輯結構的抽象模型增強醫學問答系統



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。



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
