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摘要：生成语言模型改变了我们使用自然语言与计算机交互的方式。随着日益先进的通用语言模型（GPT）的发布，系统能够正确地回答各个领域的问题。然而，它们仍然存在一些重要的局限性，例如幻觉、答案缺乏实质内容、无法证明答案的合理性，或者对虚构的内容表现出高度的信心。在数字心理健康领域，每个决策都必须可追溯且基于科学证据，而这些缺陷阻碍了法学硕士（LLM）与临床实践的融合。本文提供了一种开发基于证据的问答系统的新型自动化方法。我们使用强大的、最先进的通用语言模型，并强制其仅使用经过验证的临床指南中的内容，从而追踪每个生成答案的证据来源。通过这种方式，该系统能够保护用户免受幻觉反应的影响。作为概念验证，我们展示了在西班牙国家卫生系统关于抑郁症和注意力缺陷多动障碍管理的临床实践指南的框架内构建问答系统所获得的结果。人类专家对答复的连贯性、真实性和支持证据进行了评估，获得了证据结果的高度可靠性、清晰度、完整性和可追溯性。
将证据纳入心理健康问答
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