在医学领域，准确的信息检索和处理至关重要。随着大型语言模型（LLMs）的兴起，检索增强生成（RAG）技术在医学信息处理中的应用越来越受到关注。本文将探讨RAG技术在医学领域的应用，特别是如何利用知识图谱来提升RAG的准确性和可靠性。
RAG技术在医学领域的挑战
RAG技术通过检索相关文本来增强模型的生成能力，减少幻觉问题。但在医学领域，这种技术面临几个挑战：
- 检索粒度单一：传统的文档检索通常基于整个文档或段落，缺乏更细粒度的检索能力。
- 全局语义理解能力有限：基于关键词的文档匹配忽略了文档间的深层语义关系。
- 缺乏推理能力：文档型数据库无法实现复杂查询与推理。
HyKGE框架：结合知识图谱提升RAG性能
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为了克服这些挑战，研究者提出了HyKGE（假设知识图谱增强）框架。HyKGE通过结合LLMs与知识图谱，在提高准确性和可解释性方面表现卓越。以下是HyKGE框架的几个核心特性：
- 零样本能力：HyKGE利用LLMs的零样本能力，通过假设性回答（HO）增强图谱检索，探索性回答医学知识。
- NER模型锚点：利用NER模型在图谱中寻找锚点，避免LLMs的幻觉现象和对实体关系的错误认知。
- 噪声过滤：采用HO片段重排名机制，过滤噪声知识，保留相关且多样的检索知识。
MedRAG工具包：评估医学RAG解决方案
Benchmarking Retrieval-Augmented Generation for Medicine
University of Virginia与NIH的研究者们构建了MIRAGE基准测试，提供了MedRAG工具包，以对现有的医学RAG解决方案进行系统的评估。他们的研究发现：
- 模型能力：MedRAG相较于思维链（Chain-of-Thought, CoT）能有显著提升，部分开源的大模型在MedRAG的帮助下，已经具备了与GPT-4（CoT）相当的能力。
- 语料库与检索方式的影响：语料库的有用程度与模型处理的医学问题类型高度相关。不同的医学问题受益于不同来源的语料。
结语
RAG技术在医学领域的应用前景广阔，但要实现其潜力，需要解决检索粒度、语义理解和推理能力等挑战。HyKGE框架和MedRAG工具包为我们提供了有价值的工具和方法，通过结合知识图谱和LLMs，不仅提高了医学信息处理的准确性，还增强了模型的可解释性。随着技术的不断进步，我们期待RAG技术能在医学领域带来更多的创新和突破。
