无幻觉RAG：让大型语言模型安全用于医疗保健

本文介绍了一种名为“确定性引用”的新技术，旨在消除大型语言模型在医疗保健领域应用中的幻觉问题。该技术通过确保从源材料中引用的内容是逐字逐句的，而不是虚构的，从而提高了AI系统的可靠性。文章探讨了确定性引用的实现方法、应用场景以及未来发展方向，指出该技术有助于弥合大型语言模型的“信任差距”，为医疗保健领域AI应用的可靠性和安全性提供了保障。