本研究綜合了近期在生物醫學領域中有關檢索增強生成（RAG）和大型語言模型（LLMs）的研究，旨在提供臨床發展的指導方針。透過系統文獻回顧和統合分析，研究納入了335項研究中的20項，結果顯示RAG顯著提升了模型表現，勝算比為1.35（P = .001）。報告詳細說明了臨床任務及評估方法，並提出在臨床環境中實施增強LLM的指導方針。未來研究應聚焦於RAG的整合與應用。 PubMed DOI

檢索增強生成（RAG）透過從資料庫中檢索知識來提升大型語言模型（LLMs）的表現，但傳統方法在檢索句子或段落時可能會引入噪音。為了解決這個問題，我們提出了BiomedRAG框架，將自動檢索的區塊文件直接輸入LLM。經過在四個生物醫學自然語言處理任務和八個數據集的評估，BiomedRAG的表現平均提升了9.95%，並且在多項基準上達到最先進的結果，超越了4.97%。這個框架為生物醫學領域的LLM應用提供了更準確且可調整的方法。 PubMed DOI

這項研究評估了不同大型語言模型（LLMs）和檢索增強生成（RAG）框架在提供慢性腎病（CKD）飲食指導的準確性。研究以2020年國家腎臟基金會的營養指導為基準，測試了四個聊天機器人（GPT-4、Gemini 和 Llama），並使用12個相關提示。結果顯示，Gemini 和 RAG 的準確性最高（中位數4.0），而 GPT-4 和 Llama 較低（中位數2.5和1.5）。研究建議針對特定領域定制LLMs，或利用指導方針增強RAG框架，以提高醫療保健中的準確性。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLMs）和檢索增強生成（RAG）系統在管理基於證據的信息的效果，特別針對13項神經學指導方針和130個問題。結果顯示性能差異明顯，雖然RAG系統在準確性上有所提升，但仍可能產生有害回應。此外，RAG系統在處理案例型問題時表現不如知識型問題。研究強調需要進一步改進和規範，以確保RAG增強的LLMs在臨床上的安全使用。 PubMed DOI

檢索增強生成（RAG）透過整合最新數據，提升大型語言模型（LLMs）的準確性與上下文意識。這方法將文本轉為數值嵌入，幫助檢索與使用者查詢相關的數據片段，讓模型的回答更具時效性。在腫瘤學中，RAG能改善治療建議、增強臨床試驗匹配，並加速藥物開發。不過，RAG的效果取決於數據質量，偏見或不完整的信息可能導致錯誤結果，因此需謹慎實施並加強人類監督。 PubMed DOI

這篇文章探討了一項研究，分析檢索增強生成（RAG）如何提升大型語言模型（LLMs）在放射學的表現。RAG 讓 LLMs 能夠即時訪問更新的知識庫，無需微調即可生成準確答案。研究中使用了來自 *RadioGraphics* 的 3,689 篇文章作為數據庫，並評估了五種 LLMs 在192道放射學考題中的表現。結果顯示，RAG 顯著提升了 GPT-4 和 Command R+ 的得分，特別是在與 *RadioGraphics* 相關的問題上，成功檢索並引用了相關資料。整體而言，RAG 在放射學任務中展現了提升 LLM 能力的潛力。 PubMed DOI

這項研究探討了基於GPT-4的檢索增強生成（RAG）模型在術前評估中的有效性。研究測試了十個大型語言模型，生成超過3,200個回應，並與近450個人類答案進行比較。結果顯示，使用國際指導的GPT-4 LLM-RAG模型準確率達96.4%，明顯高於人類的86.6%，且反應時間更快、不一致情況較少。這顯示LLM-RAG模型在醫療環境中提升術前評估的潛力。 PubMed DOI

這項研究發現，把像GPT-4這類大型語言模型結合進階RAG系統，並用大量COVID-19研究資料，可以大幅提升自動事實查核的準確度與可靠性。進階RAG模型（CRAG、SRAG）不僅減少幻覺現象，還能提供更有根據的解釋，整體表現比單純LLM更好，對抗疫情期間的錯假訊息很有幫助。 PubMed DOI

RAG（檢索增強生成）能結合外部資料，讓大型語言模型在醫療領域的回應更精確，像是診斷、臨床決策和資訊擷取都更有幫助。研究發現，RAG在解讀指引、診斷和臨床試驗篩選等表現都比傳統方法好。不過，目前在評估標準、成本和減少AI幻覺上還有待加強，未來還需要持續優化並強化與醫療專業的合作。 PubMed DOI

這項研究開發了RAG-CPMF智慧中成藥推薦系統，結合大型語言模型、RAG技術和最大規模中成藥資料庫。透過多模型驗證，能有效建立並更新資料庫。整合後，RAG-CPMF在中成藥推薦準確度上明顯優於一般LLM，並經臨床指引驗證，有助西醫師更有效開立中成藥。 PubMed DOI