第296章昏迷
2.3检索增强生成技术
rag（retrieval-augmentedgeneration）技术是一种结合了信息检索（retrieval）和文本生
成（generation）的自然语言处理（nlp）方法。核心思想是将传统的检索技术与现代的自然语言
生成技术相结合，以提高文本生成的准确性和相关性。它旨在通过从外部知识库中检索相关信息来
辅助大型语言模型（如gpt系列）生成更准确、可靠的回答。
在rag技术中，整个过程主要分为三个步骤如图2.2所示：索引（indexing）、检索
（retrieval）和生成（generation）。首先，索引步骤是将大量的文档或数据集合进行预处理，将
其分割成较小的块（chunk）并进行编码，然后存储在向量数据库中。这个过程的关键在于将非结
构化的文本数据转化为结构化的向量表示，以便于后续的检索和生成步骤。接下来是检索步骤，它
根据输入的查询或问题，从向量数据库中检索出与查询最相关的前k个chunk。这一步依赖于高效
的语义相似度计算方法，以确保检索到的chunk与查询具有高度的相关性。最后是生成步骤，它将
原始查询和检索到的chunk一起输入到预训练的transformer模型（如gpt或bert）中，生成最
终的答案或文本。这个模型结合了原始查询的语义信息和检索到的相关上下文，以生成准确、连贯
且相关的文本。
rag的概念和初步实现是由douwekiela、patricklewis和ethanperez等人在2020年首次
提出的。他们在论文《retrieval-augmentedgenerationforknowledge-intensivenlptasks》
中详细介绍了rag的原理和应用，随后谷歌等搜索引擎公司已经开始探索如何将rag技术应用到搜
索结果的生成中，以提高搜索结果的准确性和相关性。在医疗领域，rag技术可以帮助医生快速检
索医学知识，生成准确的诊断建议和治疗方案。
2.4文本相似度计算
文本相似度计算是自然语言处理（nlp）领域的一个重要研究方向，它旨在衡量两个或多个文
本之间的相似程度。文本相似度计算的原理基于两个主要概念：共性和差异。共性指的是两个文本
之间共同拥有的信息或特征，而差异则是指它们之间的不同之处。当两个文本的共性越大、差异越
小，它们之间的相似度就越高。
文本相似度计算可以根据不同的分类标准进行分类。首先基于统计的方法分类，这种方法主要
关注文本中词语的出现频率和分布，通过统计信息来计算文本之间的相似度。常见的基于统计的方
法有余弦相似度、ard相似度等。其次是基于语义的方法分类，这种方法试图理解文本的含义
和上下文，通过比较文本的语义信息来计算相似度。常见的基于语义的方法有基于词向量的方法
（如word2vec、glove等）和基于主题模型的方法（如lda、plsa等）。最后是基于机器学习的方
法分类，这种方法利用机器学习算法来训练模型，通过模型来预测文本之间的相似度。常见的基于
机器学习的方法有支持向量机（svm）、神经网络等。
目前，在国内外，文本相似度计算已经取得了丰富的成果。国内方面，清华大学等机构的研究
者提出了基于深度学习的文本相似度计算方法，利用神经网络模型来捕捉文本的深层语义信息，实
现了较高的相似度计算精度。江苏师范大学的研究者提出了利用《新华字典》构建向量空间来做中
文文本语义相似度分析的方法，该方法在中文文本相似度计算方面取得了显着的效果。放眼国外，
google的研究者提出了word2vec算法，该算法将词语表示为高维向量空间中的点，通过计算点之
间的距离来衡量词语之间的相似度。word2vec算法在文本相似度计算领域具有广泛的影响。斯坦
福大学等机构的研究者提出了bert模型，该模型通过大量的无监督学习来捕捉文本的上下文信
息，可以实现高精度的文本相似度计算。bert模型在多项自然语言处理任务中均取得了优异的表
现。
2.5本章小结
本章主要介绍了本项目中使用的四种关键技术与模型。这些技术主要基于大型语言模型，并且
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依赖于rag技术的原理。介绍了知识抽取技术，它利用先进的自然语言处理技术从文本中提取有意
义的信息和知识，随后讨论了文本处理中所使用的rag技术，该技术可以显着提高大型语言模型在
专业领域的性能，增强信息检索的准确性和效率。最后探讨了在文本比对过程中所需的相似度计算
方法，这对于评估文本之间的相似程度至关重要。
了解清楚数据获取来源后，进行数据采集，数据采集的方法包括自动化和手动两种方式：
自动化采集：利用编写的python脚本通过api接口自动从上述数据库和期刊中下载文献和元
数据，部分代码如图3.2所示。这种方法的优点是效率高，可以大量快速地收集数据。使用