ChatCite: 比较文学简介的 LLM 代理人与人工工作流指导

本文介绍了基于 LLM 的 ChatCite 代理，它通过模仿人类的工作流程，首先从相关文献中提取关键要素，然后使用反映性增量机制生成摘要。ChatCite 代理在各种实验中在多个维度上表现优于其他模型，生成的文献摘要还可直接用于撰写文献综述。

本研究评估了八个大型语言模型在六个数据集和四个摘要任务上的表现。结果显示，最佳适应的大型语言模型在完整性和正确性方面优于人工摘要。此外，研究发现大型语言模型在临床文本摘要任务中超越了人工专家，减轻了医生的文档负担，使其能够更多关注个性化患者护理。

llm 大型语言模型 完整性 摘要任务 数据集 正确性