search_answer.yaml是控制Medical-RAG检索行为的核心配置文件，在以下场景需要进行调整：
检索效果调优
- 权重调整：当某种检索方式(稠密/稀疏)结果不理想时，修改
weight_denseresponder cantandoweight_sparse参数重新平衡检索策略 - 结果数量控制: através de
top_k_denseresponder cantandotop_k_sparse改变各通道返回的结果数量
业务场景适配
- 专科查询优化：对不同科室(如内科/外科)配置差异化的检索阈值
- 查询类型处理：针对症状查询、药品咨询等不同问题类型设置特定参数
系统集成需求
- Mudança de modelo：当更换嵌入模型或LLM时，需要同步更新
embedding_config相关配置 - 性能调整：根据服务器资源情况修改
batch_size等参数优化吞吐量
修改配置后无需重新入库数据，系统会在下次查询时自动应用新策略。建议通过python scripts/search_pipline.py --search-config命令进行交互式测试验证效果。
Essa resposta foi extraída do artigoMedical-RAG: uma estrutura de geração aumentada por recuperação para a construção de perguntas e respostas médicas chinesasO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 开发者在什么场景下需要调整search_answer.yaml配置文件？
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