一、引言

1.1 研究背景與意義

在數智化醫療飛速發展的當下，醫療人工智能（AI）已成為提升醫療服務質量、優化醫療流程以及推動醫學研究進步的關鍵力量。醫療 AI 借助機器學習、深度學習等先進技術，能夠處理和分析海量的醫療數據，從而輔助醫生進行疾病診斷、制定治療方案以及預測疾病發展趨勢。其中，檢索增強生成（RAG）系統在醫療 AI 領域發揮著不可或缺的作用，它將信息檢索與文本生成相結合，為醫療領域的知識獲取和應用提供了創新的解決方案。

醫療領域知識體系龐大且復雜，涵蓋了醫學文獻、臨床指南、病例數據等多方面的信息。傳統的醫療信息處理方式在面對如此海量且不斷更新的知識時，往往顯得力不從心。RAG 系統的出現，有效彌補了這一不足。它通過從外部知識庫中檢索相關信息，并將其融入到文本生成過程中，使得醫療 AI 能夠生成更加準確、豐富和可靠的回答。在疾病診斷過程中，RAG 系統可以根據患者的癥狀、病史等信息，快速檢索醫學文獻和臨床案例&#x