关于电子健康记录中信息检索的经验教训:嵌入模型和聚合策略的比较
Skatje Myers1, Timothy A Miller2,3, Yanjun Gao4
1Department of Medicine, University of Wisconsin-Madison, Madison, WI 53726, United States.
选择正确的嵌入模型对于临床检索增强生成 (RAG) 至关重要. 一个通用域模型,BGE,表现优于医疗特定的模型,但性能因查询措辞和数据而异.
科学领域:
- 自然语言处理 (NLP) 是一种自然语言处理.
- 医疗保健中的机器学习
- 信息检索 信息检索
背景情况:
- 大型语言模型 (LLM) 的临床领域应用因医疗记录的复杂性而面临挑战.
- 检索增强生成 (RAG) 是一种有前途的方法,使LLM能够在电子健康记录 (EHR) 等广泛的文本源上推理.
- 优化RAG系统需要仔细考虑许多参数,特别是在检索组件中.
研究的目的:
- 进行一项废除研究,调查不同嵌入模型和聚合策略对临床领域信息检索性能的影响.
- 为了比较各种嵌入模型,包括一般领域和医疗特定的选项,以检索从EHR数据中获取信息的有效性.
- 确定嵌入模型的最佳聚合方法,以增强临床RAG系统的设计.
主要方法:
- 在三个检索任务中评估了七种不同的嵌入模型,包括专业医疗编码器和现成解码器LLM.
- 利用两个电子健康记录 (EHR) 数据集来评估检索性能.
- 检查了嵌入聚合策略对每个模型的查询和目标文本的影响.
主要成果:
- BGE模型是一个相对较小的通用领域模型,与所有其他评估模型相比,其检索性能优越,包括那些专门用于医疗领域的模型.
- 在不同的EHR数据集和查询文本措辞中观察到检索性能的显著变化.
- 确定了每个嵌入模型的最佳聚合方法,为未来的RAG系统开发提供了指导.
结论:
- 嵌入模型,聚合策略和查询表述的选择极大地影响了临床RAG中的检索性能.
- 在公共基准上的表现可能无法准确预测临床电子健康记录等新领域的有效性.
- 查询的制定需要仔细调整和验证特定任务或机构的电子健康记录,因为观察到的性能变化.
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