Um Chatbot RAG Baseado em Documentos para QA de Radiação Médica : Melhorando a Precisão com HyDE, Cache, Correspondência Multilíngue e Implantação na Nuvem

Este estudo propõe um chatbot baseado em geração aumentada por recuperação (RAG) que fornece respostas a perguntas baseadas em documentos de controle de qualidade (QA) de equipamentos de radiação médica. O sistema proposto (1) aplica uma técnica de incorporação baseada em expansão de consulta para gerar e incorporar respostas virtuais, (2) normaliza as respostas virtuais para inglês para mitigar inconsistências em ambientes multilíngues e realiza incorporação e busca consistentes, e (3) combina cache de memória e arquivo para reduzir atrasos na resposta e custos de chamadas de modelo. Processamos documentos de critérios clínicos de QA e resultados de exames em cerca de 20 mil unidades textuais e construímos um índice com um motor de busca vetorial. A avaliação mostrou que a pontuação média de precisão melhorou de 3,66 para 4,83, a taxa de falha na busca diminuiu de mais de 50% para 13,3%, e o tempo médio de resposta foi reduzido de 3,5 segundos para 1,8 segundos. A qualidade das respostas foi avaliada quantitativamente em seis itens: precisão, fidelidade, relevância, consistência, expressividade e integralidade. O sistema pode ser implantado e operado em ambientes de execução na nuvem e infraestrutura de computação GPU, e melhorias futuras incluem refinamento via RLHF/Dpo com base em dados de preferência do usuário. Além disso, aplicamos um processo padronizado de validação com 120 consultas de avaliação, três revisores especialistas e correspondência de evidências baseada em documentos para garantir a reprodutibilidade dos resultados. Em especial, a análise de desempenho por tipo de consulta mostrou que a estrutura RAG supera LLMs únicos em consultas procedimentais, de julgamento e definicionais. Esses resultados indicam que o modelo proposto tem aplicação prática em ambientes que requerem explicações de alta confiabilidade e decisões baseadas em evidências, como a QA de radiação médica.