
本篇内容是一个总览,接下来的文章内容会分多个视角来拆解这个产品设计方法,会从医疗数据清洗、知识库设计、query改写、意图识别、提升rag召回准确率多个维度进行拆分。等其他内容发布成功后,对应的链接会插入到本文中。
一、前端产品设计(核心:控制用户预期、锁死提问范围、降低推理难度)1)产品做大,名称起小——严控医疗预期,不越界不能叫:AI医疗诊断助手、健康医生、智能问诊(名字太大,用户会当成看病)
应该叫:
名字越小、场景越窄,用户越不会让你“诊断疾病、开药方”,从入口就把推理难度、开放程度锁死。
2)提示问题与引导语——告诉用户“我能做什么、不能做什么”角色定位语(直接用):
我是免费健康科普助手,只提供科普、护理、就医引导,不做诊断、不开药方。
新手引导:
直接给提示问题,把用户提问框死在低风险范围:
孕晚期胎动多少算正常?高血压日常要注意什么?体检报告异常指标怎么理解?咳嗽该挂什么科?不让用户自由乱问急症、诊断、治疗类问题。
3)联想词控制——精准、省成本、防违规只联想合规科普类词汇:胎动、产检、低盐饮食、转氨酶、科室选择…
屏蔽/不联想高风险词:诊断、吃什么药、吃几片、手术、治疗方案、癌症…
联想词入库:
把高频安全问题入库,用户一输就弹出标准问句,减少开放提问,降低大模型调用成本。
4)基础体验——医疗场景要稳、慢、清晰吐字/输出速度:偏慢、逐句输出,让用户看得清,不焦虑
回答视角:始终站在科普/建议视角,绝不出现“你这是XX病”
交互:
支持问题重新编辑支持“再解释一遍”支持一键查看“权威来源”医疗类回答必须可追溯、可重读。
二、后端产品设计(核心:先分类再处理、知识库细、切片准、召回稳、prompt严)
1)QA 处理方式:先分类,再设计–意图识别① 按热门/小众分(降本核心)
热门问题(80%):孕期常识、慢病注意事项、怎么挂号、报告怎么看 → 直接用小模型/关键词匹配/FAQ库回答,不调用大模型,极省成本。小众问题(20%):特殊护理、多条件咨询 → 再走RAG+大模型生成。② 按问题类型分(医疗专属分类)
症状科普类就医引导类体检报告解读类慢病/孕期护理类用药禁忌科普类不同类型走不同prompt和知识库。
③ 按用户分层
新用户:强引导、多提示、多解释老/高频用户:直接回答、精简输出、不重复免责2)大模型生成结果设计(1)知识库设计
① 权限设计
医疗场景只做公共权限知识库:卫健委指南、国家药典、三甲医院公开科普、权威教材不做个人病历/私人知识库,从根源规避隐私与诊断风险。② 知识库尽量细分(不建一个大杂库)
医疗必须拆细,否则召回极乱:
孕期护理库慢病管理库(高血压/糖尿病)内科常识库外科常识库体检报告解读库就医流程库越细分,检索越准,幻觉越少。
(2)切片设计
医疗文档最忌讳乱切、切断上下文,按你方法执行:
① 切片对象
卫健委指南、科普文章、临床路径、健康手册
② 切分难度
政策/指南类:按章节切科普类:按段落+小标题切PDF/PPT:先转文字,按结构切③ 医疗推荐:特定切分 > 通用切分
用结构树切分:
一级标题、二级标题,切片挂在二级标题下
比如:
孕期健康 → 孕晚期 → 假性宫缩
这样上下文最完整,医疗知识不会断。
不推荐纯字数切分,容易把“正常表现”和“危险信号”切开。
(3)搜索召回设计
医疗场景query必须改写,否则搜不准、答不出:
① query转换(医疗最常用)
用户口语:“孕晚期肚子硬邦邦的”转关键词:孕晚期 假性宫缩 正常表现专业领域效果极强。
② 改写手段(按需用,不浪费token)
query to keyword:医疗首选multi-query:生成2~3个同义问法一起搜step-back:复杂问题抽象成标准问题不随便用cot、hyde,医疗场景容易编答案。
③ 召回:多路召回
知识库检索+关键词匹配+热门FAQ匹配,保证召回率。
(4)prompt 设计(医疗是重中之重:防越界、防幻觉、降噪)
严格按你“强头尾、弱中间、压缩信息”原则:
① prompt 框架(固定模板)
【头部强约束】
你是健康科普助手,只做知识科普,不诊断、不开药、不提供治疗方案。
只根据下面提供的权威知识回答,不知道就说“暂无相关科普内容”。
【中间:召回内容】
<content>
{检索回来的医疗知识}
</content>
【尾部强输出规则】
回答通俗、严谨、简短。
必须加一句:本内容仅健康科普,不替代医生建议。
② 信息太多怎么办
医疗知识绝对不能乱删用压缩框架(longLLMlingua/PTCoolkit)压缩只保留:定义、原因、正常表现、注意事项、就医提示
③ 信息上限
严格控制prompt长度,避免噪声导致模型乱编。
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