本文探讨了检索增强生成（RAG）技术在大型语言模型（LLM）中的应用，提出了优化问答系统性能的方法，包括领域特定微调和推理机制。同时，构建了综合评估框架，解决知识虚构和标准缺乏的问题，并提出了适用于资源受限环境的高效计算方法。

本文探讨了多领域神经机器翻译模型在医学领域的应用，发现领域内模型在自动度量和术语错误方面优于领域外模型。研究表明，较小的专业语言模型在解析电子健康记录时表现更佳。评估大型语言模型在临床任务中的表现，发现它们在零样本和少样本场景中接近最先进水平，但在分类和关系抽取任务上不如专门训练的模型。最后，提出了优化医学模型的方法，强调了对领域特定微调的评估需求。

本文提出了一种基于检索增强生成（RAG）的方法，结合领域特定微调和推理机制，显著提升问答系统的性能。研究表明，微调的嵌入模型与大语言模型（LLM）结合使用可提高准确性，并提出了自适应检索增强生成法（ARAG）和时间感知自适应检索（TA-ARE），以优化信息检索效率。实验结果显示，该方法在多个领域的问答任务中表现优于现有技术。