提升健康建议准确性的操作指南
要优化LLM-RAG-Longevity-Coach的建议准确性，可采取以下具体措施：
- 完善输入数据：确保提供完整的基因数据、实验室检查结果等基础信息，系统通过这些数据建立个性化分析框架
- 细化问题描述：提问时采用”三级描述法”——说明症状细节、持续时间、已尝试的改善方式（如：”我有ApoE4基因变异，过去3个月LDL持续高于130mg/dL，已尝试地中海饮食但效果不明显”）
- 启用中间步骤验证：在Streamlit界面查看系统检索的具体数据来源和建议生成逻辑，可手动排除相关性低的检索结果
- 建立反馈循环：使用”建议修正”功能标记不准确的建议，系统会动态调整后续检索策略
- 定期更新知识库：通过
git pull获取项目最新版本，确保使用最新的医学研究成果数据
进阶用户可通过修改config.yaml中的相似度阈值参数（建议0.75-0.85范围）来微调检索精度，但需要临床知识背景支持。
本答案来源于文章《基于RAG构建提供健康建议的小助手（实验项目）》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何利用LLM-RAG-Longevity-Coach优化个性化健康建议的准确性？
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