Фреймворк MedGraphRAG для улучшения работы языковых моделей в медицинской сфере с помощью генерации на основе поиска по графам (RAG)

 MedGraphRAG: An AI Framework for Improving the Performance of LLMs in the Medical Field through Graph Retrieval Augmented Generation (RAG)






MedGraphRAG: An AI Framework for Improving the Performance of LLMs in the Medical Field through Graph Retrieval Augmented Generation (RAG)

MedGraphRAG: Фреймворк для улучшения производительности LLM в медицинской сфере через генерацию усиленного извлечения графов (RAG)

Большие языковые модели (LLM), такие как ChatGPT и GPT-4 от OpenAI, значительно продвигаются и трансформируют область обработки естественного языка (NLP) и генерации естественного языка (NLG), что открывает путь для создания множества приложений искусственного интеллекта (AI), необходимых для повседневной жизни. Однако у LLM по-прежнему есть трудности при работе в областях, таких как финансы, право и медицина, требующих специализированных знаний.

Уникальный фреймворк AI для медицинской сферы

Команда исследователей из Университета Оксфорда разработала уникальный фреймворк AI под названием MedGraphRAG для улучшения производительности больших языковых моделей в медицинской области. Этот фреймворк производит обоснованные результаты, необходимые для повышения безопасности и надежности LLM при работе с чувствительными медицинскими данными.

Улучшенная структура графа для эффективного извлечения информации

Гибкая статико-семантическая обработка документов является уникальным подходом к обработке документов, лежащим в основе системы MedGraphRAG. Эта стратегия более успешно записывает контекст по сравнению со стандартными техниками, что является ключевым шагом в области медицины, где правильное извлечение информации зависит от полного понимания контекста.

Эффективное извлечение и создание связей медицинских данных

Далее происходит извлечение важных сущностей из текста, после чего строится трехуровневая иерархическая графовая структура. Эти сущности генерируют метаграфы из-за своих связей, которые затем объединяются в обширный глобальный граф. Это обеспечивает более точное извлечение и синтез информации LLM из множества взаимосвязанных точек данных.

Усиленное извлечение графов для точных и контекстно-соответствующих ответов

Техника U-retrieve обеспечивает скорость и точность извлечения наиболее актуальной информации из иерархического графа, даже при сложных медицинских вопросах. Это подтверждено результатами обширного исследования, где MedGraphRAG продемонстрировал стабильную и эффективную работу, превзойдя современные модели на различных медицинских бенчмарках.

Применение в бизнесе

Если ваша компания хочет оставаться в числе лидеров, грамотно используйте MedGraphRAG для улучшения работы с ИИ. Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу и определите, где возможна применение автоматизации. Подберите подходящее решение и внедряйте его постепенно, начиная с малого проекта и анализируя результаты.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на Telegram. Попробуйте наш ИИ ассистент в продажах, который помогает генерировать контент для отдела продаж и снижает нагрузку на первую линию.



Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект