A knowledge-guided agentic framework for mitigating patient-context ambiguity in health queries
知识引导的智能体框架缓解健康查询中的患者上下文歧义
🧭 知识引导的查询澄清Agent
在LLM前插入知识图谱驱动的澄清Agent，主动追问缺失患者信息，大幅提升下游回答准确性与一致性
📌 工作参考价值（4 点）
- 可在电商搜索/推荐入口前增加轻量级澄清层：用商品知识图谱（属性、类目、场景标签）枚举可能的意图假设，识别区分度最高的缺失属性（如价格带、适用人群、使用场景），生成1-2个针对性追问，而非直接让LLM回答，从而降低用户短查询的歧义。
- 保持下游LLM/推荐模型不变，只需将原始query与收集到的用户上下文拼接成 clarified prompt 注入，避免微调成本；澄清问题由知识图谱驱动，减少无关追问，控制交互轮次。
- 评估澄清效果可借鉴论文指标：对比澄清前后的 Top-1 准确率、Recall@5，以及多次生成结果的预测一致性（如熵或方差），用于衡量上下文补充对模型不确定性的降低。
- 对线上系统可按不确定性触发澄清：先让LLM对query生成候选答案并计算置信度，仅对低置信度或意图分布分散的query启动澄清流程，平衡用户体验与转化率。