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摘要 - 有效的糖尿病管理对于糖尿病患者的健康至关重要。大语言模型（LLMS）已为糖尿病管理开辟了新的途径，从而发挥了作用。但是，当前基于LLM的方法受到对通用来源的依赖以及与域特异性知识缺乏集成的限制，从而导致反应不准确。在本文中，我们为糖尿病患者提出了一种知识融合的LLM的对话疗法（CHA）。我们自定义和利用开源opencha框架 - 通过外部知识和分析功能增强我们的CHA。这种整合涉及两个关键组成部分：1）结合美国糖尿病协会饮食指南和营养信息，以及2）部署分析工具，以实现营养摄入量计算并与准则进行比较。我们将提出的CHA与GPT4进行比较。我们的评估包括有关每日饮食选择的100个与糖尿病有关的问题，并评估与建议饮食相关的潜在风险。我们的发现表明，所提出的代理在产生应对以管理基本营养素方面表现出了出色的表现。索引术语 - LLS，知识图，糖尿病，营养疗法，卫生药物。
知识注入的LLM驱动的对话卫生代理：糖尿病患者的案例研究
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