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怎样提升医疗问答系统检索结果的精准度？

2025-08-27

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精度提升策略

Medical-RAG通过多层优化实现高精度检索：

分词优化：采用pkuseg医疗领域分词器处理查询语句，准确识别”冠状动脉粥样硬化”等专业术语

混合检索：可同时配置多个嵌入模型（如bge-m3）和BM25算法，通过加权融合互补优势

# 配置文件示例（search_answer.yaml）
retrieval:
  dense_weight: 0.6  # 语义检索权重
  sparse_weight: 0.4 # 关键词检索权重

动态过滤：支持按科室分类（如dept_pk=3代表外科）缩小检索范围

调优方法

词表扩充：在vocab.pkl.gz中添加领域专业词汇
权重调整：根据测试集效果调整不同检索通道的融合比例
反馈学习：将误检案例加入负样本重新训练嵌入模型

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》

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