更健康的LLM：面向公共卫生问答的检索增强生成

英文标题：Healthier LLMs: Retrieval-Augmented Generation for Public Health Question Answering

大型语言模型在医学问答基准上表现优异，但在公共卫生领域的应用仍受限于幻觉问题与官方指导的快速演变。本文提出检索增强生成（RAG）方法来解决这些挑战。研究通过引入可靠、及时的外部知识，显著提升了模型在公共卫生问答中的事实准确性与安全性，对开发面向公众的健康信息工具具有重要意义。

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