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作为应对人口变化及由于能源行业退休造成的知识流失的可能解决方案,本研究旨在开发一个通用流程,以实施和评估基于LLM的辅助系统的概念验证(PoC)。我们的流程包括基于文档的LLM数据生成策略、利用已有的德国LLM进行提示技术的检索增强生成(RAG)架构,以及基于LLM的自动评估策略。我们利用该流程评估了五个LLM,使用的数据来自德国的DSO。我们发现Llama3和Mistral模型与该任务适配良好。我们计划在DSO的基础设施中试点RAG架构,以便进行未来的研究,并持续研究利用生成的人类示范进行改进的可能性。
Kaltenpoth等人(周二)研究了这个问题。
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