LLM-RAG-Longevity-Coach的技术实现原理
LLM-RAG-Longevity-Coach采用检索增强生成（RAG）架构，将大语言模型的生成能力与专业健康数据库的检索能力相结合。系统首先通过Streamlit前端收集用户输入的健康问题，然后使用RAG技术从基因变异数据库、实验室检测结果和补充剂知识库中检索相关数据。这些检索结果作为上下文输入给大语言模型，使其生成的建议兼具专业性和个性化特征。
- 检索阶段处理结构化健康数据，确保建议的医学准确性
- 生成阶段采用LLM的自然语言能力，输出易于理解的建议
- 中间结果可视化展示增强建议的可解释性
这种方法突破了传统聊天机器人只能提供泛泛建议的局限，特别在基因相关健康建议场景中表现出显著优势。
This answer comes from the articleRAG-based construction of a mini-assistant providing health advice (pilot project)The
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " LLM-RAG-Longevity-Coach结合RAG技术实现个性化健康建议
English 
简体中文 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil