AI+RAG知识库系统在医疗服务场景中的应用

随着技术的快速进步，人工智能（AI）在医疗领域的应用越来越广泛，它不仅有助于提高诊疗效率，还能帮助提升医疗服务质量。RAG检索增强系统（Retrieval-Augmented Generation），作为一种先进的AI外部模型，其结合了信息检索和文本生成的能力，为匀医疗服务场景中准确的数据处理和及时的知识更新提供了全新的解决方案。

本次分享三个方面内容：
1. Transformer模型的核心原理和优势

2. "涌现"和"幻觉"现象分析

3. Embedding技术和其在RAG中的应用

1. Transformer模型的核心原理和优势

Transformer模型自2017年由Vaswani等人提出以来，已经在自然语言处理（NLP）领域引起了革命性的变化。区别于以往的循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM），Transformer完全基于自注意力机制（Self-Attention Mechanism），能够捕捉输入序列之间的全局依赖关系，且不受序列距离的影响，显著提高了处理长距离依赖问题的能力。在自注意力机制中，模型计算每一个输入序列的元素对所有其他元素的注意力分数，通过这种权重分配，模型不仅能够关注到序列中局部的重要信息，也可以捕捉全局的语义信息。

Transformer模型的另一个显著优点是并行计算的能力。与RNN系列模型相比，Transformer模型在训练过程中，不需要像RNN那样按时间顺序逐步运算，而是能够在一次计算中处理整个序列，从而在大规模数据集上显著提高了训练速度。

此外，Transformer模型引入的多头注意力机制（Multi-Head Attention）进一步增强了模型的表示能力。通过将注意力分配到不同的表示子空间，多头注意力能够让模型在同一时间内从多个角度分析输入的信息，这使得Transformer在处理复杂的NLP任务时表现出更好的性能。

Transformer模型的这些优势为后续的模型演进提供了坚实基础。BERT、GPT及其后续版本正是基于Transformer的架构，它们在一系列NLP任务上创造出了新的性能记录，改写了NLP领域的研究和应用景观。

通过深入探讨Transformer模型的核心原理和技术优势，我们能够理解其在NLP领域成功的原因，并为进一步的研究提供了理论基础。在接下来的部分，我们将分析大语言模型在实际应用中的某些局限，即“涌现”和“幻觉”现象，以及对相关技术的持续改进，特别是在RAG模型中Embedding技术的应用以提升问题回答的精确性。

2. "涌现"和"幻觉"现象分析

接下来我们聚焦于大型预训练语言模型在使用过程中所面临的两类典型问题：“涌现”现象和“幻觉”现象。

“涌现”现象通常指的是，在对新的或未见过的任务进行处理时，模型表现出意料之外的行为或能力。这一现象多半在数据量巨大、模型规模庞大的语言模型中出现。这种能力的“涌现”可能源于深层网络学到的高度抽象和复杂的表示能力，它揭示了模型在大规模数据上学习到的潜在知识结构；但同时，这种复杂性也可能引起模型在处理某些问题时出现不可预知的结果，特别是在其训练数据中未充分覆盖到的领域。

“幻觉”现象则指的是模型在生成文本时，基于错误的上下文信息或者无准确依据的情况下，创造出虚假信息或答案。模型的“幻觉”往往是由于其训练数据的局限性，导致模型无法正确把握事实与虚构之间的界限。例如，在进行事实核查时，它可能会生成似是而非的信息，使得用户在无法辨认信息真伪时陷入误解。

此外，“幻觉”现象还可能与模型的过度自信有关，即有时即便模型对于某一问题不够确定，它仍然会生成一个表达上听起来非常确信的回答。对于涉及准确性要求极高的应用场合，如医疗、法律等领域，这种现象尤其不可忽视。

针对上述问题，深入研究和改进语言模型的训练过程，增强模型对事实的敏感度和鲁棒性尤为重要。其中一种有效方法是引入结构化知识的引导，或者通过外部知识库的检索来增强模型的判断力。这种方法在RAG模型中得到了有效地应用，接下来我们将详细探讨Embedding技术在RAG模型中的重要作用以及它是如何应用来增强搜索技术，从而提高特定应用场景下问题回答的准确性。

3. Embedding技术和其在RAG中的应用

Embedding技术是在自然语言处理（NLP）中将词汇映射到高维空间向量的常见方法，其核心目的是将自然语言中的离散文本单元（如词汇或短语）转换成连续的、密集的实数值向量。这一技术使计算机能够以数理统计的方法捕捉并处理单词之间的复杂语义关系和语法模式。诸如Word2Vec、GloVe及BERT内置的位置编码等，都是Embedding技术流行的实践形式。

在现代复杂的NLP任务中，词嵌入技术有助于提升语言模型对词义多样性和上下文敏感度的处理能力。然而，即使在经过了精心设计的Embedding层之后，纯粹的生成式语言模型依然可能在实际生成响应时偏离事实或出现一定程度的“幻觉”。

Retrieval-Augmented Generation（RAG）模型的提出，在一定程度上解决了上述问题。RAG模型是一种将检索机制与生成模型结合的框架：在生成回答之前，它会首先检索一个外部知识库。这一过程依赖于Embedding技术，以便对知识库中的内容进行高效的语义检索；模型通过比较输入问题和知识库中文档的向量表示，来确定最相关的内容。

一旦确定了相关的文档，RAG将这些检索到的信息与原始问题一起，作为语言生成模型的上下文。生成模型随后在生成答案时，会在这个结合了外部知识的上下文基础上进行。这种机制显著提高了生成答案的准确性与可靠性，因为它实质上扩展了模型对现实世界知识的认知，从而减少了“涌现”和“幻觉”的问题。

进一步地，我们将探讨RAG模型如何运作以及其在实际场景下的效能表现，这包括模型如何解析和处理输入，检索相关信息，以及最终如何生成响应，并对其在特定应用场景的准确度进行批判性评估。

案例：深圳市第三人民医院，骨一科姜悎力主任，参与测试

（图一、耐心解答，并及时提出反问，充实上下文回答内容，提高准确度）

（图二、个性化信息训练后，准确回答患者。）

（图三、医院不具备却又是患者迫切需要的康复手段，直接解决患者困扰）

效果评估：

1）省时提效、

在深圳市第三人民医院骨一科的试用进行比较顺利，项目运行数月，自动回复患者问题约3000次，按每个问题节省医生2分钟计算，可节约医生73小时。姜主任测试期间每周门诊时间一天，提问多发生在门诊日前后，如果门诊时间更长的大夫，节省时间、提高效率会更加明显。

2）患者满意度、

我们经过对几千条对话记录的分析，有97%的患者在与人工智能的交谈中得到了满意的回答。

有3%的患者提问没有得到充分的满足，例如本地区社保局电话，我的报销比例是多少之类。这些内容，在目前阶段并没有训练进人工智能，它的回答给出了一个寻找这些信息的办法。

3）化解潜在矛盾、

测试期间没有因为人工智能回答产生一例投诉，相反，还化解了潜在的医患矛盾，人工智能总是笑脸相迎，极大的缓解了由于繁重的工作压力给医患沟通带来的负面情绪。

未来趋势

在未来，我们预期会有若干发展趋势改变现有的NLP技术格局。首先是知识库动态化和个性化。动态更新的知识库可以确保模型输出的信息保持实时的相关性，而针对不同用户或不同场景定制的个性化知识库则能够提供更加精准的信息服务。

打赏