LLM-RAG-Longevity-Coachを使用して、パーソナライズされた健康アドバイスの精度を最適化するには？

2025-09-10

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健康アドバイスの精度向上のための運用ガイドライン

LLM-RAG-Longevity-Coachの勧告の精度を最適化するために、以下の具体的な対策を講じることができる：

入力データの洗練完全な遺伝子データ、検査結果などの基本情報が利用可能であることを確認し、システムがこれらのデータからパーソナライズされた分析フレームワークを構築する。
問題記述の洗練例：「私はApoE4遺伝子変異体であり、LDLは過去3ヵ月間一貫して130mg/dLより高い。dLで、地中海食を試したがほとんど成功しなかった」）。
中間ステップ認証の有効化Streamlitインターフェイスで、システム検索用の特定のデータソースとサジェスト生成ロジックを表示し、関連性の低い検索を手動で除外することができます。
フィードバック・ループの構築サジェスチョン修正」機能を使って不正確なサジェスチョンにフラグを付けると、その後の検索戦略を動的に調整します。
知識ベースの定期的な更新スルーgit pullプロジェクトの最新版にアクセスすることで、医学研究結果に関する最新のデータが使用される。

上級ユーザーはconfig.yaml類似度のしきい値パラメータ（0.75～0.85の範囲を推奨）で検索精度を微調整できるが、臨床知識のバックグラウンドサポートが必要である。