医学领域生成人工智能的检索增强生成模型
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。生成式人工智能在医学等多个领域带来了革命性的创新，然而，它也存在局限性。为应对这个问题，检索增强生成（RAG）提供了一个潜在的解决方案，使模型能够通过利用外部知识的检索来生成更准确的内容。随着生成式人工智能的快速发展，RAG 可为将这一变革性技术与医疗应用相连接，并在医疗保健领域带来创新，包括公平性、可靠性和个性化。
Retrieval-Augmented Generation (RAG)是一种合并检索方法和深度学习技术的方法，旨在通过动态整合最新的外部信息解决大型语言模型（LLMs）的静态限制，并改进LLMs输出的准确性和可靠性。该研究将RAG分为四个类别，并提供了详细的视角和评估方法，同时介绍了其演进和领域的进展。该论文还提出了面临的挑战和未来的研究方向，旨在巩固现有的RAG研究，明确其技术基础，并突出其扩展LLMs的适应性和应用潜力。
