O sistema de recuperação híbrido do Medical-RAG usa oPesquisa paralela de canal duplo + fusão inteligenteO conceito de design inclui os seguintes componentes principais:
canal de recuperação
- pesquisa de vetores densos::
- Suporte a vários modelos incorporados: incluindo modelos bge-m3, API OpenAI ou HuggingFace implantados localmente
- Implementação baseada em Milvus da busca aproximada de vizinhos mais próximos (ANN) de alto desempenho
- Experiência na captura de relevância semântica para cenários como descrições de sintomas complexos
- pesquisa de vetores esparsos::
- Correspondência de palavras-chave usando o algoritmo BM25
- Melhoria da precisão do reconhecimento de terminologia com um glossário específico do domínio médico (vocab.pkl.gz)
- Ideal para lidar com a necessidade de correspondência exata de nomes de medicamentos, códigos de doenças, etc.
Camada de fusão de resultados
São oferecidas duas estratégias de convergência:
- Fusão de RRFClassificação dos resultados: ajusta dinamicamente a classificação dos resultados com base no algoritmo Reciprocal Rank Fusion.
- integração ponderada: através de
search_answer.yamlArquivo de configuração para personalizar a proporção de pesos para cada canal
A arquitetura é implementada por meio doEstrutura LangChainA coreografia do processo é implementada e os resultados otimizados da recuperação são finalmente passados para o modelo generativo para construir a resposta.
Essa resposta foi extraída do artigoMedical-RAG: uma estrutura de geração aumentada por recuperação para a construção de perguntas e respostas médicas chinesasO
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