成功可信度高
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 年阅读 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梳理并清洗企业内部医学文献与产品资料
- 2构建向量知识库与检索增强链路
- 3接入企业权限体系保证合规可追溯
- 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。
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