RAG в медицинской аналитике: как построить управляемый контур вместо очередного чат‑бота

[ENick]

"я предложил архитектуру из шести слоёв " надо добавить слой embeddings (учитывающая мед специфику модель, размер вектора)

[DenKey0]

Да, embeddings здесь действительно важный компонент. Я не выносил их в отдельный слой, потому что рассматривал архитектуру на более высоком уровне, но как отдельный технический слой embeddings действительно можно выделить, если описывать архитектуру уже на уровне реализации. Спасибо!

[proxy3d]

Не понимаю, почему на Habr так зациклились на классическом RAG. Классический это просто семантический поиск по тексту. Посмотрите уже новые подходы, складывается ощущение что в России и на Хабре очень сильное отставание в этой области различных RAG подходов.

В вашем случае лучше было бы рассмотреть например Cross-RAG. Потому что вы можете учитывать историю пациента. Кроме того, у вас могут быть разносторонние данные - например вы кодирует ЭКГ в виде временных рядов и получаете их эмбеддинги и затем можете искать схожи случаи у других пациентов (просто как пример). Но главное это то, что в вашем случае важна история пациент, и тут Cross-RAG более оптимален из-за своей архитектуры.

Cross-RAG (2025) Подход к улучшению систем генерации с привлечением внешних данных (RAG), объединяющий использование кросс-энкодеров для точного ранжирования документов или узкоспециализированные фреймворки (например, для временных рядов или кросс-языковых задач).

В классическом RAG:
- ищем top-k похожих элементов
- добавляем их в контекст
- LLM читает всё это как текст
Проблема:
- модель не понимает, что из retrieved важно
- контекст засоряется
- retrieval работает как копипаста памяти

В Cross-RAG retrieved данные не просто текст. Они являются памятью, с которой нужно взаимодействовать через attention.

Для примера:
Берём запрос (или временной ряд): X
Находим top-k примеров: {d1, d2, d3, ... dk}
В обычном RAG было бы: [X + d1 + d2 + ...]
В Cross-RAG: найденные данные остаются отдельной памятью
Затем через Cross-attention модель определяет какие части этих примеров важны именно для моего случая?

Это лучше обычного RAG, так как в классическом всё retrieved просто добавлено в prompt, модель сама должна разбираться.

Cross-RAG:
- retrieval становится раздельной памятью
- модель сама выбирает, что использовать

Это улучшает:
- автоматически фильтрует шум
- Не нужно впихивать всё в prompt
- в обычном RAG, retrieved превращается в текст. В Cross-RAG сохраняется структура.

Используется в:
прогнозировании временных рядов (отдельный вариант Cross-RAG )
- мультимодальные retrieval модели
- длинные контекстные LLM с памятью

https://arxiv.org/abs/2603.14709

https://github.com/seunghan96/cross-rag/

[DenKey0]

Спасибо! Cross-RAG действительно интересный подход, особенно для временных рядов и мультимодальных данных. В статье я скорее рассматривал RAG не как конкретную схему, а как общий управляемый контур. Сам retrieval-слой там может быть гибридным или специализированным под тип данных. Поэтому Cross-RAG я бы рассматривал не как замену описанной архитектуре, а как один из возможных вариантов внутри нее для отдельных сценариев, например, как вы написали, для работы с ЭКГ или другими временными рядами пациента. Думаю, это хороший повод для меня отдельно разобрать современные варианты RAG и сравнить, в каких медицинских сценариях каждый из них действительно дает преимущество.

[Innesiya]

Самый дорогой пункт в контрольном слое — хранение версии индекса вместе с ответом. Стоит поменять параметры чанкинга, и идентификаторы фрагментов перестают существовать: воспроизвести спорный ответ можно только откатом всего индекса, поэтому дешевле логировать сам текст контекста, который ушел в модель, а не ссылки на чанки. Отдельно смущает K_E в интегральном показателе: доля принятых экспертом ответов сильно зависит от того, кто размечает, и между двумя пилотами такие баллы уже несравнимы. Вы считали согласованность разметчиков хотя бы на подмножестве, или приемка шла одним экспертом?

[Irina9882]

Возможно к описанию рабочего сценария лучше добавлять не только роль пользователя, источники и критерии качества, но и назначение системы и степень влияния результата на последующее решение. Одна и та же система может использоваться для поиска внутреннего регламента либо для подготовки рекомендации, влияющей на диагностику. Эти сценарии могут быть похожи, но последствия ошибки и требования к контролю разные. Возможно, стоит сохранять для каждого запроса вид решения , степень самостоятельности и подтверждение человеком проверки результата. Это бы связало технический журнал системы с её фактическим применением.