ARCagent：用于临床问答的自适应检索校准Agent

在临床指南不完整、有争议或相互矛盾的疾病中，知识完整性和动态冲突感知综合是标准检索增强生成系统不提供的两个安全关键特性。因此，我们提出 \sysname，一种针对 ME/CFS 的自适应检索校准临床问答Agent，ME/CFS 是一种诊断框架共存且主要指南在治疗上相互矛盾的疾病。 ARCagent 贡献了三个组件。首先，一个包含 1,706 个块、10 个来源的知识库，具有涵盖所有活动 ME/CFS 诊断框架的结构化指南间冲突注册表。其次，冲突感知检索校准管道，使用特定于查询的焦点和冲突信号对检索到的证据进行重新排序。第三，由大语言模型作为评委打分的基准，避免了因关键词匹配造成的平均10.1个百分点的系统性低估。 ARCagent 达到 95.3%，优于所有基础大语言模型。代码可在 https://github.com/Yukyin/ARCagent. 获取