基本上，一种方法（所谓的假设提问）是使用 LLM 从每个块中生成假设问题并将其嵌入到块的位置。这样，用户问题不再与事实陈述进行比较，而是与问题进行比较，旨在提高其语义接近度。也可以使用所谓的 HyDe 方法（“假设文档嵌入”）来设想反向方法。这里，根据用户查询生成假设文档，即问题的假设答案，然后将其与源文档进行比较。
用于扩展经典 RAG 架构，以解决特定领域源数据中基于 LLM 的搜索的常见问题。除了这些算法方法之外，还有更基本的策略来提高经典 RAG 系统的性能。一种可能性是使用图数据库而不是传统的关系数据库来存储特定于领域的源文档。这使得法学硕士不仅可以在生成答案时提供事实内容，还可以提供不同内容之间的关系。所谓 GraphRAG 的概念将在下一篇博客文章中介绍。
您想了解更多关于 adesso 世界中令人兴奋的话题吗？那么请看一下我们 护理院电子邮件列表 之前发布的博客文章。人工智能（AI）正在为现代医疗技术开启创新精准的新时代。这项技术可以分析大量数据、识别复杂模式并做出明智的决策，从而显着提高医疗保健的效率和质量。人工智能正在广泛应用于从医学成像到个性化治疗计划的众多应用中，并且正在从根本上改变我们的医学实践方式。
人工智能驱动的设计：未来的关键
人工智能的一个特别令人兴奋的应用领域是人工智能驱动的设计。先进的算法和机器学习用于从根本上支持和优化医疗保健产品的设计过程。人工智能支持的工具可以分析大量的健康数据，识别相关趋势和模式，并从中得出创新的设计理念或优化建议。这一过程可以带来更精确、更高效的医疗设备和应用，从而显着提高医疗保健质量。
将人工智能驱动设计集成到软件应用程序中的程序
数据收集和分析：人工智能系统从系统相关资源收集和分析不同数量的健康数据，包括患者记录、医学成像、研究结果和用户反馈。该数据作为以下步骤的基础。
模式识别：人工智能使用机器学习算法来识别收集的数据中的模式和关系。这使得人工智能能够理解和应用特定的医疗设计原则和要求。
设计生成：基于公认的模式和原则，人工智能可以独立为医疗设备或应用创建新的设计。这通常是通过生成模型来完成的，该模型可以生成现实且创新的医疗保健解决方案。
优化和定制：人工智能还可以优化现有的医疗保健产品，例如通过提高可用性、改进功能或提高效率。这通常发生在人工智能不断建议和测试改进的迭代过程中。
医疗保健市场的未来情景
将人工智能驱动设计融入医疗保健市场具有巨大的创新和进步潜力。