换一批摘要目的:以神经源性膀胱知识问答大模型为例,展现其建设过程、评估框架、评估方法、可靠性验证、数据集构建模板、RAG优化策略等.方法:提出涵盖 6 个核心维度的数据集构建框架,构建基于大语言模型的自动化评估方法,并设计"语义归纳-两级检索"优化策略.结果:实验结果表明,该策略使模型在目标知识领域的问答综合正确率从基座模型的 35%提升至 87%.结论:本研究为特定病种知识问答大模型构建提供了可复用技术路径,并为"AI+医疗"政策的工程化落地提供了参考.
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关键词
神经源性膀胱大语言模型评估框架检索策略优化Neurogenic bladderLarge language modelEvaluation frameworkRetrieval strategy optimization
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1673-7571.2026.03.006
发布时间
2026-03-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金项目（CRSI2024CZ-17）
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