بررسی و پیاده سازی سیستم های RAG برای شخصی سازی مدل های زبانی در حوزه پزشکی

این پژوهش به بررسی ساختار، مزایا، چالش ها و روش پیاده سازی سیستم های RAG (Retrieval-Augmented Generation) با هدف شخصی سازی مدل های زبانی در حوزه پزشکی می پردازد. با توجه به حساسیت داده های بالینی، نیاز به دقت، شفافیت و قابلیت استعلام منابع، استفاده از رویکردهای ترکیبی که اتصال مدل های زبانی با پایگاه های دانش قابل اعتماد را فراهم می کند، اهمیت ویژه دارد. در این مقاله، معماری RAG، سازوکار واکشی و تولید، نحوه شخصی سازی با داده های بیمارستانی، الزامات امنیتی، و نمونه های کاربردی بررسی می شود. همچنین چالش هایی نظیر سوگیری داده، حفظ حریم خصوصی، یکپارچگی اسناد پزشکی و سازگاری با استانداردهایی مانند HL۷/FHIR تحلیل شده است. نتایج نشان می دهد که RAG می تواند دقت مدل های زبانی را در کاربردهایی مانند پشتیبانی از تصمیم گیری بالینی، خلاصه سازی پرونده بیمار و جستجوی هوشمند افزایش دهد، مشروط بر اینکه طراحی و نظارت تخصصی رعایت شود.