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「医疗 RAG 系统」找到 76 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…适配方法（微调、对比学习） 能说出性能评估指标（MRR、Recall@K、NDCG） 选型核心维度 1. 业务场景匹配 语义检索（RAG）：选Sentence-BERT、BGE、M3E等专为句子相似度优化的模型 聚类/分类：通用BERT即可，甚至可以用更小模型 代码/多模态：需专用模型（如CodeBERT、CLIP） 2. 关键性能指标 因素 权衡要点 维度 768/1024维效果好，但存储和检索成本高；384维适合大规模 上下文长度 512 vs 8192，长文档需截断或层…
匹配正文：…依赖模型能力，幻觉风险高 选择依据 选两阶段架构的场景： 知识库规模大（百万级以上文档），必须靠检索缩小范围 对事实准确性要求高（医疗、法律、金融），需要可追溯来源 需要可解释性，能展示"参考了哪些资料" 预算有限，无法承担全量长上下文推理成本 选端到端生成的场景： 知识库规模小，可直接塞进上下文（<100k tokens） 对延迟极度敏感（实时对话场景） 任务偏向创意生成而非事实问答 有强基座模型（GPT-4级）且幻觉可控 关键权衡 两阶段的隐性成本： 召回-精排之间的信息…
匹配题目：请详细说明在RAG系统中，如何利用嵌入模型将查询和文档映射到向量空间，并结合相似度计算方法（如余弦相似度）实现相关文档的高效语义召回，要求阐述技术流程、关键组件作用及实际应用中的优化考量。
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