Tradycyjne modele językowe (LLM) mają tendencję do halucynacji. My wykorzystujemy architekturę RAG (Retrieval-Augmented Generation), aby połączyć płynność językową AI z twardymi danymi z Twojej dokumentacji medycznej.
RAG to proces, który zmienia nieuporządkowane dane w precyzyjną wiedzę. Zobacz, co dzieje się pod maską Synapsy.
Zamiana tekstu medycznego na wielowymiarowe wektory liczbowe.
Ultraszybka pamięć długoterminowa Twojego systemu.
LLM odpowiada tylko na podstawie znalezionych faktów.
Tradycyjne systemy szukają słów kluczowych (Ctrl+F). Nasz silnik rozumie znaczenie. Zamieniamy tekst na "Embdeddings" (wektory liczbowe), co pozwala znaleźć informacje nawet wtedy, gdy użyto innych słów (np. "ból głowy" i "cefalea").
W medycynie nie ma miejsca na zgadywanie. Nasz model RAG jest "uziemiony" (Grounded). Oznacza to, że generuje odpowiedzi WYŁĄCZNIE na podstawie dostarczonych dokumentów. Jeśli czegoś nie wie, powie: "Brak informacji w dokumentacji".
Przetestuj Context AI w praktyce i zobacz, jak bezpiecznie automatyzujemy pracę z dokumentacją.