本文提出了一种利用检索增强生成（RAG）技术改进大型语言模型（LLM）在私人知识库中处理领域特定和时间敏感查询的系统。通过微调模型以解决幻觉问题，实验结果表明该系统在生成准确答案方面有效。研究强调了RAG在知识密集型任务中的潜力，并探讨了数据不足的解决策略，展示了其在医疗领域的应用价值。