HALO: Hallucination Analysis and Learning Optimization to Enhance Retrieval-Augmented Context Capabilities of Large Language Models in Guided Clinical Decision Making
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内容提要
本文提出了HALO框架，旨在解决大型语言模型在医疗问答中产生幻觉的问题。通过生成多种查询变体并从外部知识库检索信息，HALO显著提高了模型的准确性和可靠性，优化了临床决策和患者护理。
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