TA-RAG：用于同伴支持健康沟通的音调感知检索增强生成

检索增强生成 (RAG) 成功地将 大语言模型 (LLM) 输出建立在可信文档中，但仅凭事实依据不足以进行敏感的同行支持健康沟通。在艾滋病毒同伴支持等领域，应对措施还必须是容易获得的、无耻辱的、富有同情心的，并且是针对接受者量身定制的。本文提出了 TA-RAG，这是一种轻量级、基于提示的音调感知 RAG 框架，它将显式音调控制嵌入到 RAG 管道中，而不需要模型 微调。我们通过四个核心组成部分来操作语气：无耻辱重写、可读性调整、收件人适应和同理心改写。我们通过组件级测试评估 TA-RAG，使用的问题来自澳大利亚艾滋病在线学习 (HOLA)、联合国艾滋病规划署术语指南、可读性指标、澳大利亚全国艾滋病患者协会 (NAPWHA) 的同伴支持标准以及公共同理心数据集。结果表明，TA-RAG 的组件在保留关键内容的同时提高了目标通信质量。这些发现强调，基于提示的语气控制是使 RAG 输出适合敏感的同伴支持健康沟通的潜在方向。