通过利用知识图谱缓解信息过载问题，本研究提出了一种新的信息检索方法，其检索性能在精确度和召回率两方面约为嵌入相似性方法的两倍，并且证明了嵌入相似性和知识图谱检索方法可以有益地结合成一个混合模型，优于两者，从而能够对生物医学问答模型进行潜在改进。

Feb, 2024

自主生物文档检索增强式生成（Self-BioRAG）是一种可靠的生物医学文本生成解释、检索特定领域文档，并进行自我反思的框架。通过使用 84k 个过滤后的生物医学指令集训练 Self-BioRAG，它可以使用定制的反思标记评估其生成的解释。实验结果表明，Self-BioRAG 在三个主要的医学问答基准数据集上实现了显著的性能增益，平均绝对改进率为 7.2％，超过了参数大小为 7B 或更少的最先进的开放式基础模型。我们将数据和模型权重（7B 和 13B）发布出来，以增强生物医学和临床领域的能力。

Jan, 2024

基于检索增强生成（RAG）的大规模语言模型（LLMs）在医学领域的知识密集型任务中表现出显著的性能提升，着重研究了利用 LLMs 和 RAG 框架回答基于医药数据库的查询问题，并提出了 Distill-Retrieve-Read 框架用于关键字搜索，实验结果证明了该框架在证据检索准确性方面的优势。

Apr, 2024

大型语言模型（LLMs）在医疗应用中具有重要潜力，而检索增强生成（RAG）被认为是一种有前景的方法来定制 LLMs 中的领域知识。该研究通过开发和评估一个专门针对医疗保健领域、特别关注术前医学的 LLM-RAG 流程，验证了其可行性。

Jan, 2024

该论文介绍了一种名为 KG-RAG（知识图谱 - 检索增强生成）的框架，通过将结构化的知识图谱与 LLMs 的功能集成，显著减少对 LLMs 潜在知识的依赖，从而提高 LLM 的知识能力。通过使用一种名为 CoE（Chain of Explorations）的算法，利用 LLMs 的推理能力在知识图谱中顺序地探索节点和关系，该方法较之前取得了显著减少虚构内容的结果，为发展处理知识密集型任务的智能系统提供了有希望的路径。

May, 2024

利用检索增强的生成模型在生物医学领域中实现大型语言模型的知识更新和性能提升，并证明了 BiomedRAG 在 5 个生物医学自然语言处理任务中的卓越表现。

May, 2024

该研究提出了一种名为 PG-RAG 的预检索框架，使用大量阅读材料和结构化的语境记录来构建伪图数据库，该框架在单文档和多文档的问题回答任务中表现出明显的改进，具有高性能的检索和生成能力。

May, 2024

借助知识图谱增强的假设知识图谱增强框架（HyKGE）整合 LLMs 和知识图谱，在解决精度和可解释性挑战方面表现卓越，特别适用于医学领域中的复杂和困难场景。

Dec, 2023

我们提出了一种自然语言提示增强生成式大型语言模型性能的新方法，即 Prompt-RAG，与传统的 RAG 模型不同，它不需要嵌入向量，在问答聊天机器人应用中，Prompt-RAG 在相关性和信息性方面优于现有模型。

Jan, 2024

通过在医学问答数据集上的大规模实验，我们提出了一种基于检索增强生成的评估框架 MIRAGE，以改善大型语言模型在医学领域中的表现，并通过引入 MedRAG 工具包提高了六个不同语言模型的准确性，最高可达到 18%，将 GPT-3.5 和 Mixtral 的性能提升至 GPT-4 级别。

Feb, 2024