Systematisches Programm zur Vermeidung irreführender Empfehlungen
Die folgenden mehrdimensionalen Schutzmaßnahmen werden für die gesundheitlichen Beratungsmerkmale des RAG-Systems empfohlen:
- Vorverarbeitung der Daten: in
data_processing.pyBei der Einstellung des Filters für den medizinischen Evidenzgrad in PubMed wird standardmäßig nur Literatur mit einem klinischen Studiengrad ≥2 in PubMed berücksichtigt. - Zwei-Runden-Verifizierungsmechanismus: in
app.py.safety_check=TrueDas System vergleicht die Empfehlungen automatisch mit evidenzbasierten medizinischen Datenbanken wie UpToDate - Interaktive KlärungWenn eine Benutzerfrage eine komplexe Kombination von Medikamenten betrifft (z. B. "Ich nehme Warfarin, welche Vitamine soll ich nehmen?"). fragt das System proaktiv nach Schlüsselparametern wie dem INR-Wert.
- System der RisikokennzeichnungAlle risikoreichen Empfehlungen, die verschreibungspflichtige Medikamente, Genmanipulation usw. betreffen, werden automatisch mit einem Warnhinweis der FDA und einem Link zur Referenz versehen.
- Lokale Cache-PrüfungRegelmäßige Inspektionen
cache/Verzeichnis für Dialogprotokolle mit dem Befehlaudit.pyWerkzeuge zur Analyse potenzieller Verzerrungsmuster
Die Zuverlässigkeit der Ratschläge kann von normalen Nutzern mit einer einfachen "Vertrauenswürdigkeitsprüfung" überprüft werden: Fügen Sie vor der Frage Folgendes hinzu[v]Markierungen (z.B.[v]这个补剂建议是否有RCT研究支持？), gibt das System die vollständige Beweiskette zurück.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelRAG-basierter Aufbau eines Mini-Assistenten für Gesundheitsberatung (Pilotprojekt)Die
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann man mit potenziell irreführenden Ratschlägen des LLM-RAG-Systems in der Gesundheitsberatung umgehen?
