基于多智能体强化学习的医疗AI中RAG系统程序架构优化研究
一、引言
1.1 研究背景与意义
在数智化医疗飞速发展的当下，医疗人工智能（AI）已成为提升医疗服务质量、优化医疗流程以及推动医学研究进步的关键力量。医疗 AI 借助机器学习、深度学习等先进技术，能够处理和分析海量的医疗数据，从而辅助医生进行疾病诊断、制定治疗方案以及预测疾病发展趋势。其中，检索增强生成（RAG）系统在医疗 AI 领域发挥着不可或缺的作用，它将信息检索与文本生成相结合，为医疗领域的知识获取和应用提供了创新的解决方案。
医疗领域知识体系庞大且复杂，涵盖了医学文献、临床指南、病例数据等多方面的信息。传统的医疗信息处理方式在面对如此海量且不断更新的知识时，往往显得力不从心。RAG 系统的出现，有效弥补了这一不足。它通过从外部知识库中检索相关信息，并将其融入到文本生成过程中，使得医疗 AI 能够生成更加准确、丰富和可靠的回答。在疾病诊断过程中，RAG 系统可以根据患者的症状、病史等信息，快速检索医学文献和临床案例&#x