文章从笔者自己的公众号《KBQA沉思录》转发而来，文章主要围绕以下内容展开：

这篇文章从rag与上一代问答系统的联系开始，尝试回答在笔者实践过程中思考的关键问题，主要是why和how的问题。同时也抛了一些有价值但是还没有深入探索的问题。除此之外，由于rag的文章非常多，这篇文章并不讨论所有。在现如今开源和闭源llm仍处于发展的时期（预计2024年的开源llm在效果上能够comparable GPT4），讨论rag的存活期似乎为时尚早，每一代的技术都有自己的使命，关键是能否通过产品-技术匹配，去解决当下真正的有价值的问题。

RAG在若干医疗场景的实践和思考

笔者中文医疗大模型系列文章目录，见公众号或者博客:

《关于hippocratic.ai和glass.health的产品讨论》

《ChatGPT在医疗NLP场景的应用》

《记一次ChatGPT的应用探索与实践》

《ChatGPT在医疗行业的探索与实践》

《关于医疗LLM的随笔》

《中文医疗大模型的2W1H分析》

《中文医疗大模型也可以“学富五车”？》

《【中文医疗大模型】训练全流程源码剖析》

《一个有意思的关于ChatGPT的问题清单》

《患者模拟，不一样的医疗大模型应用》

《大语言模型时代的长文本处理讨论(4000字)》