RAG-BioQA: A Retrieval-Augmented Generation Framework for Long-Form Biomedical Question Answering
RAG-BioQA:一种用于长文本生物医学问答的检索增强生成框架
机构 * Department of CSE Emory University Georgia, USA(计算机科学与工程系 埃默里大学 美国佐治亚州) ; Department of CSE SRM University AP Andhra Pradesh, India(计算机科学与工程系 SRM大学AP 安得拉邦印度) ; Department of CSE Trine University Michigan, USA(计算机科学与工程系 特林大学 密歇根州美国)
专题命中 生物医学文本 :biomedical(title,abstract)
AI总结 RAG-BioQA通过结合BioBERT和FAISS实现检索增强生成,提升长文本生物医学问答的准确性和可复现性。
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