预防误导性建议的系统性方案
针对RAG系统的健康咨询特点，建议采用以下多维防护措施：
- 数据预处理：在
data_processing.py中设置医疗证据等级过滤器，默认只采纳PubMed中临床研究等级≥2级的文献 - 双轮验证机制：在
app.py启用safety_check=True参数，系统会自动将建议与UpToDate等循证医学数据库进行交叉验证 - 交互式澄清：当用户问题涉及复杂用药组合时（如”我正在服用华法林，应该补充哪种维生素？”），系统会主动要求提供INR值等关键参数
- 风险标注系统：所有涉及处方药、基因编辑等高风险建议都会自动附加FDA警告标识和参考文献链接
- 本地缓存审计：定期检查
cache/目录下的对话记录，使用audit.py工具分析潜在偏见模式
普通用户可通过简单的”可信度检测口令”验证建议可靠性：在问题前添加[v]标记（如[v]这个补剂建议是否有RCT研究支持？），系统会返回完整证据链。
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 » 怎样解决LLM-RAG系统在健康咨询中可能产生的误导性建议？
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