Das hybride Retrievalsystem der Medical-RAG nutzt dieParallele Zweikanal-Suche + intelligente FusionDas Gestaltungskonzept umfasst die folgenden Kernkomponenten:
Abrufkanal
- dichte Vektorsuche::
- Unterstützung für mehrere eingebettete Modelle: einschließlich lokal eingesetzter bge-m3-, OpenAI API- oder HuggingFace-Modelle
- Milvus-basierte Implementierung einer leistungsstarken Approximate Nearest Neighbour Search (ANN)
- Expertise in der Erfassung semantischer Relevanz für Szenarien wie komplexe Symptombeschreibungen
- spärliche Vektorsuche::
- Schlüsselwortabgleich mit dem BM25-Algorithmus
- Verbesserung der Terminologieerkennungsgenauigkeit mit einem medizinischen Fachglossar (vocab.pkl.gz)
- Ideal für den Fall, dass eine exakte Übereinstimmung von Arzneimittelnamen, Krankheitscodes usw. erforderlich ist.
Ergebnisse Fusion Layer
Es werden zwei Konvergenzstrategien angeboten:
- RRF-FusionReciprocal Rank Fusion: Dynamische Anpassung der Ergebnisreihenfolge auf der Grundlage des Reciprocal Rank Fusion-Algorithmus.
- gewichtete Integration: durch
search_answer.yamlKonfigurationsdatei zum Anpassen des Anteils der Gewichte für jeden Kanal
Die Architektur wird durch das ProgrammLangChain-FrameworkDie Prozess-Choreographie wird implementiert und die optimierten Suchergebnisse werden schließlich an das generative Modell übergeben, um die Antwort zu konstruieren.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMedical-RAG: Ein Retrieval-Augmented Generation Framework für die Konstruktion chinesischer medizinischer Q&AsDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Was sind die spezifischen technischen Komponenten der hybriden Retrieval-Architektur von Medical-RAG?
