面向医疗场景的大模型 RAG 检索增强解决方案

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在现代信息检索领域，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）模型结合了信息检索与生成式人工智能的优点，从而在特定场景下提供更为精准和相关的答案。在特定场景下，例如医疗等领域，用户通常需要精确且相关的信息来支持决策。传统生成模型虽然在自然语言理解和生成方面表现良好，但在专业知识的准确性上可能有所不足。RAG 模型通过将检索与生成相结合，能有效提升回答的准确性和上下文相关性。本方案为您介绍，如何使用人工智能平台 PAI 构建面向医疗场景的大模型 RAG 检索增强解决方案。 使用 PAI-Designer 构建知识库 您可以参照数据格式要求准备，使用 PAI-Designer 构建相应的检索知识库。 使用 PAI-LangStudio 进行模版构建 您在 LangStudio 中使用预置的 RAG 模版进行定制化，创建适合具体应用的模板。 使用 PAI-Langstudio 构建在线应用 Lang ………………………………