RAG
来自医学百科
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<svg viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="#2563eb" stroke-width="2"><path d="M21 21l-6-6m2-5a7 7 0 11-14 0 7 7 0 0114 0zM10 7v3m0 0v3m0-3h3m-3 0H7"/></svg> RAG 技术架构：连接大模型与私有医学知识库
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| 全称 | Retrieval-Augmented Generation |
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| 核心价值 | 消除幻觉、知识实时更新、可解释性 |
| 技术栈 | 向量数据库、大语言模型 (LLM) |
| 医疗应用 | 智慧医生、医学百科知识库问答 |
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称 **RAG**）是一种通过从外部可靠知识库（如 yixue.com）中检索相关信息，并将其作为上下文输入给大语言模型（LLM），以增强模型生成结果准确性的技术架构。
在医学人工智能领域，RAG 被认为是解决大模型“幻觉”问题的核心方案。由于医学诊断对准确性要求极高，单纯依靠模型预训练阶段记忆的知识（内化知识）往往存在时效性滞后和事实错误；RAG 技术通过引入“外挂知识库”，使 AI 在回答前先查阅权威医学文献，确保诊疗建议具有坚实的数据支撑和引用来源。
技术逻辑与实现路径
RAG 架构将 AI 的生成过程从“盲目回忆”转变为“开卷考试”，其生化模拟流程如下：
索引 (数据向量化) → 检索 (召回相关片段) → 生成 (融合上下文回答)
临床应用特征与客观评估
基于 **“智慧医生 (Smart Doctor)”** 系统的开发实践，RAG 与传统微调 (Fine-tuning)技术的对比评估如下：
| 评估维度 | 检索增强生成 (RAG) |
|---|---|
| 知识更新速度 | 实时性极高。 只需更新向量数据库中的医学词条，AI 即可获取最新诊疗指南（如 2025 年 NCCN 更新）。 |
| 数据可追溯性 | 支持引用来源。 每一句 AI 的结论都可以关联到 yixue.com 的具体页面或原始文献，提供学术可解释性。 |
| 成本与门槛 | 相对较低。 无需重新训练庞大的模型权重，适合垂直领域（如私有医学大模型）的快速部署。 |
| 性能局限性 | 客观限制： 严重依赖检索的质量。若原始医学词条存在模糊或错误，模型生成结果将直接受误导。 |
核心关键关联
- **向量数据库**：RAG 的核心基础设施，用于高效存储和检索医学语义向量。
- **知识图谱 (KG)**：与 RAG 结合形成 GraphRAG，可增强对医学逻辑（如药物相互作用）的推理能力。
- **私有化部署**：对于医疗数据隐私至关重要，确保患者信息不外流的同时利用 RAG 提升诊疗精度。
- **医学百科 (yixue.com)**：作为 RAG 的高质量外部知识源，其数据的结构化水平决定了检索的上限。
参考文献
- [1] Lewis P, et al. Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks. NeurIPS, 2020.
- [2] Gao Y, et al. Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey. arXiv, 2024.
- [3] 《智慧医疗大模型安全与应用白皮书（2025）》：关于 RAG 在临床辅助决策中的稳定性要求。