RAG增强计算机视觉应用的7种方法 第1张

该系统本质上将普通图像分析与从医学文献、病史、治疗指南和当前研究中检索类似病例相结合，提供全面的诊断支持和循证建议。

该系统通过普及医疗专业知识和全面的知识库，促进诊断的准确性、早期治疗决策，并缩小医疗保健领域的差距。

尽管 RAG 具有变革性，但它在计算机视觉领域仍面临着诸多挑战，例如：

RAG 前沿在计算机视觉领域的发展引领了充满潜力的方向：

计算机视觉的未来不仅仅在于识别或生成，更在于能够观察、理解和推理我们视觉世界的系统，而有意义的交互需要这种系统的深度或细微差别。RAG 是一个将机器的视觉与人类的认知相结合的接口，它正在改变我们在高度可视化的世界中与人工智能交互的方式。

随着 RAG 的进步，重点必须继续放在增强人类能力上，而不是取代人类的判断。最有效的 RAG 应用或实例将包括在计算能力和人类智慧之间建立智能伙伴关系，以促进社会解决现代社会面临的一些复杂问题。