Background
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。
Core Solutions
- Knowledge base building：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
- Hybrid search mechanism：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
procedure
- pass (a bill or inspection etc)
annotation.py完成数据标准化标注 - utilization
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
- pass (a bill or inspection etc)
search_pipline.py进行限定范围的知识检索
This answer comes from the articleMedical-RAG: A Retrieval-Augmented Generation Framework for Constructing Chinese Medical Q&AsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 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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