儿童言语语言病理学案例的检索增强生成：一种概念验证研究

临床案例 vignette 是言语语言病理学 (SLP) 中的重要教育工具，但手工创建耗时。虽然通用大型语言模型 (LLM) 能够生成文本，但缺乏领域特定知识，导致幻觉并需大量专家修改。本研究提出一种概念验证系统，将检索增强生成 (RAG) 与精选知识库集成，以生成儿童 SLP 案例材料。原型系统集成了精选的领域知识与工程化的提示模板，支持五种商业模型 (GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、Gemini 2.5 Pro) 和开源模型 (Llama 3.2、Qwen 2.5-7B)。系统设计了七个涵盖多样障碍类型和年级水平的测试场景。生成的案例通过多维评分标准进行自动质量评估，评估结构完整性、内部一致性、临床合适性及IEP目标/会议记录质量。本概念验证证明了儿童 SLP vignette 检索增强生成的技术可行性。商业模型表现出细微的质量优势，但开源模型达到了可接受的性能，表明可实现面向机构的隐私保护部署。集成精选知识库使内容生成符合专业指南。需通过专家评审、学生试点测试和心理测量评估后，才能在教育或科研中实际应用。未来应用可能扩展至临床决策支持、自动化IEP目标生成及临床反思训练。