Medical-RAG的混合检索架构显著提升了医疗问答的准确性

2025-08-27

混合检索架构的技术实现与效果

Medical-RAG的混合检索系统是其核心技术优势，集成了稠密向量检索和稀疏向量检索(BM25)两种技术路径。稠密检索支持Ollama、OpenAI、HuggingFace等多种嵌入模型，能够捕捉医患问答中的深层语义关联；而医疗领域优化的BM25算法则确保了对专业术语的精确匹配。

系统采用RRF(Reciprocal Rank Fusion)或加权方式融合两种检索结果，这种设计使得系统在面对’梅毒的症状有哪些？’这类问题时，既能理解症状描述的语义变体，又能准确捕捉’梅毒’这个核心医学术语。性能测试显示，混合检索相比单一检索模式可将准确率提升15-20%。

这种架构特别适合处理中文医疗场景中的专业表述，临床测试表明其能有效避免通用模型常见的术语误解问题，尤其在分科检索(如限定在外科知识范围内查询’骨折’)时表现尤为突出。