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今天的主题是：

Talk Before You Retrieve: Agent-Led Discussions for Better RAG in Medical QA

Summary

这篇文章提出了一种名为 Discuss-RAG 的新型框架，旨在显著提高大型语言模型 (LLM) 在医学问答 (QA) 中的准确性。它通过模拟人类的推理过程来解决现有检索增强生成 (RAG) 系统中存在的局限性，这些局限性包括缺乏类人推理以及依赖次优的医学语料库。Discuss-RAG 引入了一个由医疗专家代理组成的团队，通过多轮讨论和迭代总结来改进信息检索，并通过一个决策代理对检索到的片段进行后期验证。在四个医学 QA 基准数据集上的实验结果表明，Discuss-RAG 始终优于现有方法，显著提高了回答准确性。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2504.21252