Medical-RAGのハイブリッド検索システムはデュアルチャンネル・パラレルサーチ＋インテリジェント・フュージョンデザインコンセプトには、以下のような核となる要素が含まれている：
検索チャネル
- 密ベクトル探索::
- 複数の組み込みモデルをサポート：ローカルにデプロイされたbge-m3、OpenAI APIまたはHuggingFaceモデルを含む。
- 高性能近似最近傍探索(ANN)のMilvusベースの実装
- 複雑な症状説明などのシナリオの意味的関連性を捉える専門知識
- 疎ベクトル探索::
- BM25アルゴリズムによるキーワードマッチング
- 医療領域固有の語彙（vocab.pkl.gz）による用語認識精度の向上
- 薬剤名や疾患コードなどを正確に一致させる必要がある場合に最適。
結果 フュージョンレイヤー
収束戦略は2つある：
- RRFフュージョン互恵ランク融合アルゴリズムに基づいて、結果の順序を動的に調整します。
- 加重積分スルー
search_answer.yaml各チャンネルのウェイト比率をカスタマイズするための設定ファイル
アーキテクチャはLangChainフレームワークプロセスの振り付けが実装され、最適化された検索結果が最終的に生成モデルに渡され、回答が構築される。
この答えは記事から得たものである。Medical-RAG：中国語医学Q&A構築のための検索支援型生成フレームワークについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " Medical-RAGのハイブリッド検索アーキテクチャの具体的な技術要素は何ですか？
