Hintergrund
通用大语言模型（LLM）在医疗领域往往缺乏专业知识储备，容易产生虚构信息（幻觉）或提供不符合医学规范的答案。Medical-RAG通过检索增强生成技术，将模型回答与权威医疗知识库绑定，从根本上解决这一问题。
Zentrale Lösungen
- Aufbau einer Wissensbasis：使用自动化数据处理流水线将医疗QA数据转化为结构化知识，包含6大科室分类和8大问题类别的标注体系
- Hybrider Suchmechanismus：结合稠密向量（语义理解）与BM25关键词（精准匹配）双重检索，通过RRF算法融合结果
- 安全约束：所有回答均来源于入库的医疗知识，避免模型自由发挥
Verfahren
- passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.)
annotation.py完成数据标准化标注 - ausnutzen
build_vocab.py构建医疗专用词表 - 在Milvus中建立包含向量、文本、元数据的集合
- passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.)
search_pipline.py进行限定范围的知识检索
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 " 如何解决通用大语言模型在医疗领域产生不准确信息的问题？
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