Dieser Artikel stellt eine vollständige Implementierung einer Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Wissensdatenbank für chinesische medizinische Richtlinien vor. Das System nutzt LangChain für die Orchestrierung, MinerU für die Online-PDF-Analyse, DashScope für die Generierung von Text-Embeddings und Qdrant als Vektordatenbank. Der Autor beschreibt die gesamte Pipeline, von der Einrichtung der Umgebung und dem Aufbau der Wissensdatenbank bis zur Implementierung der Benutzer-Q&A-Funktion. Zu den wichtigsten Komponenten gehören eine API für Datei-Uploads, ein Worker für die Dokumentenanalyse und ein Abfragesystem, das relevante Informationen abruft. Dieses Projekt dient als praktisches Beispiel für Entwickler, die domänenspezifische RAG-Anwendungen erstellen möchten, insbesondere in regulierten Bereichen wie dem Gesundheitswesen. Die Auswahl der Tools und die Architektur bieten eine solide Grundlage, die auf andere Domänen übertragen werden kann. Der Beitrag hebt auch Herausforderungen wie die Genauigkeit der Dokumentenanalyse und die Optimierung der Vektorsuche hervor und bietet wertvolle Lektionen für reale Bereitstellungen.
Ein praktischer Durchlauf eines RAG-Systems für chinesische medizinische Richtlinien, einschließlich Dokumentenanalyse, Vektorspeicherung und Q&A.