摘要
针对药物错误威胁及大语言模型在事实可靠性、可追溯性和复杂推理上的不足，本文提出 PharmGraph-Auditor 系统。该系统核心为混合医药知识库（HPKB），统一关系组件与图组件以支持拓扑推理。通过迭代模式细化算法构建知识库，并引入“验证链”（CoV）新推理范式，将审计任务分解为针对知识库的可验证查询序列，使 LLM 成为透明的推理引擎。实验表明该系统能有效提升处方验证的安全性与效率。
AI 推荐理由
提出基于知识库的验证链（CoV），将 LLM 转化为透明推理引擎，核心解决复杂推理问题。
研究机构
华东理工大学信息科学与工程学院，中国上海
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