這項研究探討如何透過檢索增強生成（RAG）來提升從PubMed資料庫獲取醫療資訊的效果。研究將RAG與大型語言模型結合，旨在提高醫療專業人員獲得資訊的準確性和相關性。使用1,000個查詢的標記數據集進行評估，結果顯示在答案的相關性上有不錯的表現，但也指出在基礎性和上下文相關性方面仍需改進。 PubMed DOI

這項研究提出了一種名為i-MedRAG的創新方法，旨在提升大型語言模型（LLMs）在醫學問答的能力。傳統的檢索增強生成（RAG）系統在處理複雜查詢時常遇到困難，而i-MedRAG透過迭代生成後續查詢來克服這一挑戰。實驗結果顯示，i-MedRAG在美國醫學執照考試（USMLE）和MMLU數據集上表現優異，尤其在MedQA數據集上達到69.68%的準確率。這項研究展示了如何有效整合後續查詢，為醫學問題提供更深入的見解。 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

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

這篇論文提出 i-MedRAG，一種讓大型語言模型能多輪追問、回答的醫學問答方法，比傳統 RAG 更能處理複雜醫學問題。實驗證明，i-MedRAG 在 USMLE 和 MedQA 等資料集表現更好，且不需微調就達到頂尖水準，也是首度把多輪追問機制用在醫學 RAG 系統的研究。 PubMed DOI

大型語言模型在醫療應用常有資訊過時或錯誤的問題。RAG雖能補充新資訊，但容易遺漏重點。這項研究提出BriefContext，用map-reduce方式強化RAG，無需改動模型本身，就能保留重要醫療細節。多項測試證明，BriefContext能讓LLM在醫療問答和臨床決策上更可靠、安全。 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

這篇研究說明，透過RAG技術給大型語言模型補充相關背景資訊，可以明顯提升醫療問答的準確度。作者也分享了實驗心得和優化建議，對想提升LLM醫療應用表現的研究人員很有幫助。 PubMed DOI

作者提出一套專為醫療AI助理設計的兩步驟RAG架構，結合嵌入式搜尋和Elasticsearch，並用專家審查的知識庫。系統採用ColBERTv2提升排序效率，讓複雜醫療問題的準確率比傳統LLM和單一RAG高10%。雖然緊急時反應稍慢，但在準確度和即時性間取得不錯平衡，對醫療應用很有潛力。 PubMed DOI