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医疗健康 · 企业知识库 / Agent

勃林格殷格翰基于RAG构建医学资料检索增强应用,文献检索效率提升显著

勃林格殷格翰联合柯基数据,基于RAG(检索增强生成)对企业内部海量医学文献、产品资料进行向量化检索与问答,让医学团队快速定位循证依据,减少人工翻找资料的时间。

RAG检索增强,医学资料快速溯源

柯基数据发布于 2026年7月22日实施于 2024阅读 0

资料检索

文献检索效率显著提升,答案可溯源

来源披露

企业痛点

医疗健康RAG知识库

01

业务背景

医药企业医学与市场团队需要频繁查阅大量产品文献、临床指南与法规资料,人工检索效率低、知识分散。

02

遇到的问题

内部医学资料分散、版本多、检索慢,难以快速获得准确循证支持。

03

AI 解决方案

将企业医学资料向量化入库,基于RAG架构实现“先检索后生成”,结合权限与溯源给出可引用的答案。

  1. 1梳理并清洗企业内部医学文献与产品资料
  2. 2构建向量知识库与检索增强链路
  3. 3接入企业权限体系保证合规可追溯
  4. 4面向医学/市场团队提供问答与引用

04

实施结果

资料检索文献检索效率显著提升,答案可溯源

05

风险与边界

医学内容准确性要求高,需严格审核与合规把关。

编辑点评 · AI 辅助生成并经审核

该案例入选沙丘社区“2024中国大模型先锋案例TOP30”,由柯基数据落地(落地客户:勃林格殷格翰(中国)),具备较强的行业示范价值,建议结合自身业务参考落地。

适合

药企、医疗器械企业的医学与市场知识团队

前置条件

医学文献语料、向量库、权限体系

信息来源

1 个来源

页面内容为结构化改写;关键结论应可追溯到以下材料。

关联报告:沙丘社区《2024中国大模型先锋案例TOP30》 · 沙丘社区 · 2024

01

沙丘社区《2024中国大模型先锋案例TOP30》

沙丘社区 · 2024-12

支持:先锋案例TOP30、落地实践

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