什麼是 RAG 模型？AI 如何理解你的病例
- meowwoofservice
- Apr 8
- 3 min read
🤔 為什麼一般 AI 總是答非所問？
很多獸醫師在接觸 AI 系統時常有這種感覺：「明明我說的是病例，但它給我的是模糊建議或錯誤判斷。」這是因為大多數 AI 模型都是純生成（Generative），不具備對專業知識的查找能力。這種模型靠記憶資料來「猜答案」，而不是「找正確資訊」。
為了解決這個問題，BRIDGE 團隊導入了 RAG 技術，結合了「找」與「寫」的能力，讓 AI 真正能夠「理解病例」。
🔍 什麼是 RAG？（Retrieval-Augmented Generation）
RAG 全名是 Retrieval-Augmented Generation，中文叫「檢索增強生成」。 它結合了兩個核心機制：
檢索（Retrieval）：先從知識庫中找出與問題最相關的資料（如：診斷規範、病例範本、過去紀錄）
生成（Generation）：根據這些準確資料，再由 AI 模型進行生成回答或內容編寫
這讓 AI 不再只是「憑感覺回答」，而是根據真正專業內容來「邏輯生成」。
🏥 BRIDGE 如何用 RAG 技術協助獸醫
BRIDGE 不只是個 AI 聽打工具，我們利用 NVIDIA 技術與向量資料庫，將 RAG 模型應用在下列獸醫場景中：
功能場景 | RAG 應用方式 |
🧾 病歷自動補全文句 | 根據相似病例、自動補完標準描述 |
🔍 鑑別診斷建議 | 查詢病例庫中類似狀況，給出鑑別方向 |
📋 用藥建議輔助 | 從用藥參考資料中提取標準劑量與適應症 |
📚 教學支援 | 可快速提供教材說明或診斷邏輯步驟 |
這些應用都依賴 RAG 能即時從「你的知識資料庫」中檢索 + 應用，這才是真正懂醫療現場的 AI。
⚙️ 技術怎麼實現？NVIDIA 支持的強大底層
BRIDGE 是 NVIDIA Inception Program 認證新創團隊，我們使用 NVIDIA 的：
GPU 訓練大型語言模型（LLM）
Embedding 技術建構醫療向量索引庫
與 Whisper 模型串接語音轉文字 → 病歷生成流程
這些技術讓 BRIDGE 不只是「看起來會寫」，而是「真的寫得對」。
💡 為什麼 RAG 特別適合獸醫領域？
📌 知識專業度高：診斷與治療需要精準參考，RAG 可即時查詢標準內容
📌 個案變異大：能根據類似病例提供上下文建議
📌 不容出錯：與純生成模型不同，RAG 基於可靠資料庫運作，降低 hallucination 錯誤率
📌 易於擴展與更新：診療規範或藥品資訊更新後，只需更新知識庫，模型即時跟上
🚀 結語：讓 AI 不只是輔助，而是會查資料的「小助理」
BRIDGE 的目標從來不是取代獸醫，而是提供一個「聰明的副手」。這個副手不僅能記錄語音，還能根據你院內的資料庫、標準流程與過往經驗，做出具脈絡的建議與內容生成。
這，就是 RAG 的真正價值。
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