医疗AI的核心挑战在于如何解决知识更新滞后、AI幻觉风险和临床信任危机。RAG（检索增强生成）技术通过构建实时更新的医学知识库，为AI提供精准可靠的参考依据，显著提升医疗场景下的辅助决策质量。文章重点剖析了RAG技术在医疗领域的应用价值：1）实现指南、药典等权威资源的实时检索；2）通过证据等级标注确保回答可靠性；3）支持结构化知识管理提升检索效率。以智能用药系统为例，展示了RAG如何整合最新诊疗指

本文探讨RAG（检索增强生成）技术如何解决教育培训领域的核心痛点，包括个性化与规模化的矛盾、知识传递与能力培养的脱节等问题。文章从教育场景实际需求出发，详细拆解RAG技术的三大核心模块（文档处理、向量数据库、大模型交互），并提供一个完整的"Python编程智能答疑系统"实现示例。该系统能基于教材精准回答学生问题，自动标注知识来源，有效降低教师重复性工作量。最后指出RAG技术未来在教育领域的三大发展

本文探讨RAG（检索增强生成）技术如何解决教育培训领域的核心痛点，包括个性化与规模化的矛盾、知识传递与能力培养的脱节等问题。文章从教育场景实际需求出发，详细拆解RAG技术的三大核心模块（文档处理、向量数据库、大模型交互），并提供一个完整的"Python编程智能答疑系统"实现示例。该系统能基于教材精准回答学生问题，自动标注知识来源，有效降低教师重复性工作量。最后指出RAG技术未来在教育领域的三大发展