部落格
Mar, 19, 2025
AI Agents應用，醫療院所強大的檢索工具
撰文/ 緯謙科技
隨著醫療技術的進步，醫護人員對於快速且準確的訊息檢索需求日益增加，透過Oracle OCI Generative AI Agents提供創新的解決方案，結合檢索增強生成(RAG)技術及最新的LLaMA（Large Language Model Meta AI）模型，為醫療院所提供一個提升患者護理品質和營運效率的強大工具。
背景與需求
醫護人員經常需要查詢繁雜的文獻、患者紀錄及最新的醫療指南，傳統手動搜尋和整理訊息需要花費大量時間，不僅效率低下，還有可能出現錯誤和延誤的狀況，透過佈屬OCI Generative AI Agents的RAG Chatbot，並結合LLaMA模型，明顯改善耗時及效率不佳的難題。
使用情境
當醫生需要查詢罕見疾病的最新治療方案時，只需在Chatbot中輸入相關問題，RAG Chatbot便會快速檢索醫院內部的知識庫，加上LLaMA模型的強大自然語言處理能力，輕鬆生成上下文相關及流暢的答案，不僅節省醫生的時間，還同時確保答案的準確性及即時性，此外，RAG Chatbot能夠處理多輪對話，醫生可以進一步詢問相關問題，獲得更詳細的解答。
特點
- 快速檢索和生成答案：RAG技術提升Chatbot從知識庫中檢索及生成上下文相關訊息的速度，且無須重新訓練。而加入LLaMA模型，進一步提升答案的品質和準確性，使醫護人員可以在短時間內獲得所需的訊息，提升工作效率。
- 支援多種數據來源：OCI Generative AI Agents支援多種數據上傳方式和交互渠道，包括聊天界面和API，使醫療院所可以靈活地整合不同類型的數據，如：文本文件、PDF文檔等，豐富知識庫的內容。
- 來源引用和內容審核：每個答案都會附帶來源引用，確保訊息的可靠性。此外，系統還包括內容審核選項，確保聊天過程中輸入和輸出的內容是安全，且尊重所有參與者。
- 多輪對話：RAG Chatbot支援多輪對話，依據前後問題提供更連貫和詳細的回答，對於查詢複雜問題的醫護人員尤為重要。
- 混合搜索功能：系統提供詞彙和語義混合搜索功能，即使問題模糊或不完整，Chatbot也能提供有用的回答，並確保答案的準確性和相關性。
- 加入LLaMA模型：LLaMA模型作為先進的自然語言處理模型，具有強大的語言理解和生成能力，能處理更複雜的語言結構和上下文，提供更自然和準確的回答，進一步提升RAG Chatbot的效能。
在醫療院所中，應用OCI Generative AI Agents的RAG Chatbot與LLaMA模型的結合發揮莫大潛力，不僅加速訊息檢索的效率和回答的準確性，也顯著改善醫護人員的工作體驗，最終提升患者的護理品質，創造三贏的局面。
延伸閱讀：緯謙科技「Oracle 甲骨文服務」
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