NLP for Health– category –
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[NLP for Health : L33] RAGを賢くする検索の極意「ハイブリッド検索とリランキング」
もっともらしい嘘(ハルシネーション)の壁を越える 私たちが日常的に使っているChatGPTなどの生成AIは、とても流暢に文章を作り出しますよね。しかし、医療の現場で「この患者さんの昨日の採血結果は?」「最新のガイドラインに基づく、心不全合併時のこ... -
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[NLP for Health : L32] 医療文書のチャンキング戦略:意味的整合性を保つ分割手法
前回は、知識を格納するための「書庫」であるベクトルデータベースの選び方について議論しました。今回は、その書庫に並べる「本(データ)」そのものを、どのように加工すべきかという、RAG(検索拡張生成)の命運を握る工程について深掘りしていきます。... -
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[NLP for Health : L31] ベクトルデータベースの選択と構築:FAISSからPineconeまで
はじめに:膨大な「医学の海」で、たった一滴のしずくを見つける技術 想像してみてください。あなたの目の前に、過去10年分の電子カルテ、数百万件の最新医学論文、そして院内の全看護記録や退院サマリが、天井に届くほど山積みになっています。この膨大な... -
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[NLP for Health : L30] 入門RAG(検索拡張生成)入門:LLMに外部知識を授ける
はじめに:その「優秀な医学生」は、なぜ嘘をつくのか? 少し想像してみてください。 ここに、非常に優秀な医学生が一人います。彼は医師国家試験の過去問を全て丸暗記しており、どんな難解な医学用語や病態生理についても、スラスラと流暢に答えることが...
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