优化医疗问答系统：基于RAG框架的微调与零样本大语言模型对比研究

本文介绍了一项比较研究，探讨了在检索增强生成（RAG）框架下，微调和零样本大语言模型（LLM）在医疗问答中的表现。这项研究可能旨在确定提高医疗信息检索和响应生成准确性和可靠性的最有效方法。RAG的使用表明，研究试图通过结合外部知识来源来缓解LLM的局限性。