schema-constrained

本文介绍了HCG-RAG，它利用架构约束因果图进行检索增强生成，在医疗基准测试中，节点数减少3-20倍，LLM调用次数减少8-135倍，同时答案质量与基线相当或更优。

本文提出了一种模式约束的文档级事件论元提取方法，使用经过LoRA微调的中型开源LLM，结合角色集注入和确定性解码，在MAVEN-ARG上取得了最先进的结果。

本文提出了一种模块化的检索增强生成（RAG）流水线，用于从护理人员与患者的对话转录中提取结构化临床观察结果，采用模式约束提示和第二遍审核，基于Llama和GPT骨干模型，取得了80.36%的F1分数。