基于问题重写和生成再验证的RAG医疗问答方法和系统

本发明涉及一种基于问题重写和生成再验证的RAG医疗问答方法和系统，采集大量规范的医疗数据并进行分块处理和向量化处理，构建得到主诉重写数据集并训练重写模型，通过训练好的重写模型将患者的口语主诉改写成规范的符合医生习惯的专业病症描述，然后通过检索器检索出K个相似的第一引文集合，并和患者的主诉文本输入生成器进行分析生成第一疾病诊断结果，将第一疾病诊断结果输入RAG系统进行二次验证生成语义相近的第二引文集合，计算第二引文集合和患者主诉的相似度匹配分数，根据相似度匹配分数决定是否输出诊断结果。通过主诉重写机制，提升检索的精确性，通过二次验证机制，显著的减少误诊率。