Medical-RAG的核心价值与技术架构
Medical-RAG是专门针对中文医疗领域研发的智能问答系统，其核心技术架构采用检索增强生成(RAG)范式。作为医疗问答解决方案，它通过结合高性能向量数据库Milvus和LangChain框架，有效解决了通用大语言模型在医疗专业领域的知识局限性问题。
系统实现了完整的医疗数据处理流水线，包含LLM智能标注、领域词表构建和混合检索等功能模块。相比通用问答系统，Medical-RAG采用了医疗领域深度优化的专业分词模型pkuseg，并预设了6大科室分类和8大问题类别的专业体系，确保了对医疗术语和临床场景的精确理解。
项目最大的技术创新在于其混合检索架构，同时支持语义向量检索和BM25关键词检索，通过可配置的重排算法(RRF或加权融合)整合多路结果。这种设计既保留了语义理解的优势，又能确保关键医疗术语的精准匹配，显著提升了检索结果的临床相关性。
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May not be reproduced without permission:AI productivity tools " Medical-RAG是一个专为中文医疗领域设计的基于RAG技术的问答智能体项目
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