Mentalic Net：基于 RAG 的心理健康支持对话式人工智能及评估框架的开发
计算与语言
2025-09-08 v1
摘要
大语言模型（LLM）的出现释放了无限可能，同时也带来了重大挑战。为此，我们开发了一款心理健康支持聊天机器人，旨在辅助专业医疗保健，并高度重视其安全且有意义的应用。我们的方法涉及严格的评估，涵盖准确性、共情、可信度、隐私和偏见。我们采用了检索增强生成（RAG）框架，集成了提示工程，并在新颖的数据集上对预训练模型进行了微调。由此产生的系统 Mentalic Net 对话式人工智能达到了 0.898 的 BERT Score，其他评估指标也处于满意范围内。我们提倡人在回路方法和长期、负责任的策略来开发此类变革性技术，认识到它们既有改变生活的潜力，也存在若不谨慎管理可能带来的风险。
引用
@article{arxiv.2509.04456,
title = {Mentalic Net: Development of RAG-based Conversational AI and Evaluation Framework for Mental Health Support},
author = {Anandi Dutta and Shivani Mruthyunjaya and Jessica Saddington and Kazi Sifatul Islam},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.04456},
year = {2025}
}
备注
Preprint Version, Accepted in ISEMV 2025