提出了一种用于构建处理临床数据的大型语言模型（LLM）管道的新架构模式，该模式能够遵守ALCOA++和21 CFR Part 11等严格的合规标准。该模式将LLM视为有损解析器，将其作为更大系统中的组件集成，而不是核心引擎。该设计强调约束解码和模式强制执行以防止幻觉，约85%的记录会绕过LLM调用以降低成本并提高确定性。这种方法确保所有输出都可追溯到特定的模式和功能，逻辑由传统的Python代码处理，以确保可审计性和安全性。 AI
影响 通过确保合规性和减少幻觉，这种模式可以使LLM在医疗保健等受监管行业中更安全、更具成本效益地部署。
排序理由 文章描述了一种在受监管领域中用于LLM管道的新颖架构模式，并附有技术细节和代码示例。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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