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基于多智能体强化学习的医疗检索增强生成系统研究—MMOA-RAG架构设计与实现

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1. 引言

医疗AI面临知识更新快（每年PubMed新增100万文献）、专业性强（SNOMED CT含35万临床概念）等挑战。传统RAG系统存在三大局限：

模块目标冲突（检索高召回率 vs 生成高准确性）
动态依赖缺失（查询改写影响检索策略）
医疗合规风险（FDA要求Class II设备错误率<7%）

本研究特点：

提出四智能体协同架构（查询/检索/过滤/生成）
设计临床奖励函数 $R_{clinical}=0.6F_1+0.3Safety+0.1Expert$