海外访问：www.kdjingpai.com

Ctrl + D 收藏本站

当前位置：首页 » AI答疑

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？

2025-08-27

57

背景介绍

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。

核心解决方案

知识库构建：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
混合检索机制：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

操作步骤

通过annotation.py完成数据标准化标注
使用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
通过search_pipline.py进行限定范围的知识检索

本答案来源于文章《Medical-RAG：一个用于构建中文医疗问答的检索增强生成框架》

相关文章

未经允许不得转载：AI生产力工具 » 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？

相关推荐