追求医疗领域检索增强生成的最佳工业实践

尽管基于大语言模型（LLMs）的检索增强生成（RAG）已在工业应用中迅速采用，但在构建RAG系统方面，特别是在医疗领域，尚未就最佳实践达成共识，包括系统的组成部分、如何组织这些部分以及如何实现每个部分。本文首先仔细分析了RAG系统的每个组件，并为每个组件提出了实际的替代方案。随后，我们对三种类型的任务进行了系统评估，揭示了改进RAG系统的方法以及基于LLM的RAG系统在性能和效率之间的权衡方式。