专题演讲嘉宾：夏源

在医疗健康领域，RAG（检索增强生成）是大模型应用的重要方向。它有效缓解了部分大模型幻觉、信息更新时效性等问题，能够提升大模型在医学知识库问答的效果。然而，在实际应用中，我们发现 RAG 仍存在一些挑战，如文档解析结构理解、大模型生成幻觉、复杂医学问题难以解答等。

在本次演讲中，我将分享针对这些问题的解决方案，希望为大家带来启发和思考。

演讲提纲：

1. RAG技术背景及应用场景
2. RAG内容理解和建设
3. RAG检索排序优化
4. RAG大模型推理能力优化
5. 案例分享与未来展望

听众收益：

• 了解百度灵医大模型RAG在医疗健康领域的问题和解决方案
• 掌握优化大模型RAG在企业的实践的经验和教训，学习内容建设和检索优化的最佳实践