Spring AI + RAG 实战：从零构建医疗智能问答系统
一、为什么医疗场景需要 RAG？
1.1 医疗 AI 的核心痛点
在传统医疗问答场景中，大语言模型面临三大核心挑战：
痛点 | 描述 | 影响 |
|---|---|---|
| 幻觉问题 | 模型可能生成看似合理但实际错误的医学信息 | 可能导致误诊风险 |
| 知识时效性 | 医学指南、药品说明书持续更新，模型训练数据滞后 | 无法提供最新诊疗方案 |
| 专业领域缺失 | 通用模型缺乏专科医学知识深度 | 回答过于泛化，缺乏临床价值 |
1.2 RAG 技术的破局之道
RAG（Retrieval-Augmented Generation）通过检索增强生成的方式，完美解决上述问题：
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