基于大語言模型的醫療服務
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快速響應：實時生成答案，快速滿足用戶的需求。
個性化建議：根據用戶的特定情況提供個性化的醫療建議。
持續(xù)學習和改進：不斷學習和更新，保持最新的醫學知識。
海量與實時更新的醫療專業知識庫
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及時性：實時更新最新醫學研究成果和治療方案。
智能化應用：基于醫療專業知識庫的智能應用可以幫助醫護人員進行疾病診斷、治療方案
制定和藥物選擇，提高醫療決策的準確性和效率。
RAG增強檢索決策支持更快更準
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搜索引擎：對話式檢索邏輯：采用知識庫機器人對話方式實現信息檢索和查詢。
搜索框式檢索邏輯：通過向量數據庫召回方式進行信息檢索和查詢。
向量數據庫技術：高效的向量索引、相似性搜索、大數據處理能力、靈活的數據表示。
大語言模型（LLM）推理：模型訓練和微調服務、模型部署。
全國產化支持私有化部署安全保障
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自主監(jiān)控和管理：能自主監(jiān)控和管理其系統和數據，及時發(fā)現和應對威脅，提升了安全事件響應的效率和準確性。
安全審計和追溯：可以實現對系統和數據的全面審計和追溯，幫助組織監(jiān)控系統的
安全性和合規(guī)性，及時發(fā)現潛在的安全風險并采取措施加以解決。
