RAG、RAGFlow 与 Agentic RAG技术对比分析
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1.1 基础 RAG：经典 "检索 - 生成" 架构的特征与局限
随着大语言模型技术的快速发展，检索增强生成（RAG）技术已成为解决医疗 AI 系统 "知识滞后" 和 "输出幻觉" 问题的关键技术。然而，传统 RAG 在面对医疗领域的复杂需求时，暴露出检索准确性不足、多模态处理能力弱、缺乏自主决策等局限性。在此背景下，RAGFlow和Agentic RAG作为新一代技术应运而生，分别从多阶段流水线架构和智能体驱动两个方向实现了技术突破。
本报告旨在深入分析 RAG、RAGFlow 和 Agentic RAG 三种技术在医疗场景中的算法差异与应用表现。研究将重点聚焦临床诊断、病历分析、药物研发三个核心医疗场景，通过技术架构对比、性能指标分析、实际应用案例评估等维度，为医疗 AI 产品开发提供全面的技术选型参考。
一、技术架构层面的核心差异分析
1.1 基础 RAG：经典 "检索 - 生成" 架构的特征与局限
传统 RAG 采用经典的 **"两段式" 架构设计 **，核心流程为 "检索阶段→生成阶段"(1)。在离线索引构建阶段，系统首先进行数据收集与清洗，然后将长文档拆分为短片段（通常 200-1000 token），使用嵌入模型将文本片段转换为向量（768 维、1024 维或更高），最后将向量存入向量数据库（如 FAISS、Milvus、Pinecone）(3)。在线检索生成阶段，系统将用户查询转换为向量表示，在向量数据库中检索相似片段，排序后选择最相关的片段，与原始问题合并形成上下文，最后由大语言模型生成回答(7)。
这种架构的核心优势在于 **"先查阅资料，再撰写回答" 的能力 **，使模型能像 "学者" 般严谨，而非仅凭记忆回答(2)。通过解耦模型的 "生成能力" 与 "知识存储"，构建了一个动态、可实时更新的知识体系(2)。RAG 技术的提出主要是为了解决大型语言模型面临的知识截止和幻觉两个根本性问题。
然而，传统 RAG 在医疗场景中存在明显局限性。在病历分析场景中，传统解析方案对复杂文档的关键信息提取准确率普遍低于 60%。在诊断推理任务中，耶鲁大学等机构的研究发现，引入传统 RAG 后，LLM 的事实错误率上升了 17%，信息遗漏现象增加了 23%，事实准确性和完整性反而下降 6%。
1.2 RAGFlow：多阶段流水线架构的技术革新
RAGFlow 的最大特色是把传统 RAG"两段式"（检索→生成）拆成了 **"可编排、可观测、可干预" 的多阶段流水线 **(8)。系统架构可以用 "两条铁轨" 来比喻：一条是知识入库线（文档解析→文本分块→向量化→向量数据库），另一条是问题解答线（用户输入→查询处理→查询向量化→检索→重排序→提示词→大模型→答案）(9)。
具体而言，RAGFlow 包含六个核心阶段：
查询理解：意图解析、关键词扩展、槽位抽取
路由与任务编排：简单问句⇒轻量流程；复杂问句⇒激活多轮 / 多路 / Graph 检索
混合检索：向量 + 全文 + 图关系三路并行召回
精排与重排：粗排→精排→多样性 / 去重→Top-K 切片
上下文组装：Prompt 模板 + 引用标注 + 长度截断策略
答案生成与后处理：LLM 生成、幻觉检测、引用回链、敏感词过滤
在数据处理方面，RAGFlow 采用了深度文档理解技术，支持 110 + 种文件格式，包括 PDF 扫描件、图文混排 PPT、Excel 复杂表格等非结构化数据。系统采用 TSR（Table Structure Recognition）技术，能够定义 5 类标签解析行列标题和合并单元格，输出自然语言描述。
RAGFlow 的多阶段架构带来显著优势。在检索准确性方面，系统的检索准确率达到 92.3%，而 LangChain RAG 为 78.5%，LlamaIndex 为 81.2%，Haystack 为 79.8%。在生成质量方面，RAGFlow 的评分达到 9.1（1-10 分），而其他框架为 7.6-7.9 分。更为重要的是，RAGFlow 的幻觉率仅为 2.1%，远低于其他框架的 7.5%-8.7%。
1.3 Agentic RAG：智能体驱动的自主决策架构
Agentic RAG 是一种构建在 AI 智能体（AI Agent）架构之上的新型 RAG 系统，在传统 RAG 基础上引入 "智能代理（Agent）" 模块，使其具备 **"规划 - 执行 - 评估 - 优化" 的闭环能力 **(14)。
Agentic RAG 的核心架构包含四大模块(15)：
智能体调度中枢（Agent Orchestrator）：意图解析、记忆管理（短期会话记忆 + 长期知识记忆）、策略引擎
工具执行层（Tool Execution Layer）：向量检索引擎、API 连接器、图数据库查询、统一接口
推理优化模块（Reasoning & Refinement）：结果评估、重排序、上下文压缩
生成与反馈闭环（Generation & Feedback Loop）：生成、质量监控、迭代终止
系统遵循ReAct 框架，即 "思考→行动→观察→再思考"，整个任务由一个智能体独立完成，包括检索、信息整合和答案生成等所有流程(16)。这种架构的创新核心在于将 AI 智能体深度融入 RAG 的每个关键阶段，替代传统 RAG 的 "固定流程"，让系统具备 "判断、决策、调整" 的能力(18)。
在医疗场景中，Agentic RAG 展现出强大的自主决策能力。海德堡大学医院开发的肿瘤决策 Agent，以 GPT-4 为中枢，上游通过肿瘤学专用 RAG 将 ASCO/ESMO 等指南结构化为可检索知识底座，中间层由影像分割、影像解读、病理突变预测、OncoKB 药物数据库、PubMed/Google 检索及临床计算器等模块构成可插拔工具集。
案例：基于 LangChain+Qwen3 模型实现的 Agentic RAG 极简代码，聚焦医疗场景核心逻辑，仅保留 “智能体决策 + 检索增强” 核心流程，注释清晰且可直接运行：
from langchain.agents import initialize_agent, Tool, AgentType
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.embeddings import DashScopeEmbeddings # Qwen适配嵌入
from langchain.chat_models import ChatDashScope
from langchain.chains import VectorDBQA
# 1. 初始化Qwen3模型（需配置阿里云DashScope API密钥）
llm = ChatDashScope(
model="qwen3-max", # Qwen3模型标识
dashscope_api_key="your-api-key", # 替换为你的API密钥
temperature=0 # 医疗场景低温度保证准确性
)
# 2. 医疗知识库（示例：肿瘤诊疗指南片段）
medical_knowledge = [
"晚期胃癌HER2阳性患者推荐曲妥珠单抗联合化疗",
"PD-1抑制剂治疗需排除EGFR/ALK基因突变阳性患者",
"化疗常见骨髓抑制不良反应需定期监测血常规"
]
# 3. 构建向量库（Qwen适配嵌入模型）
embeddings = DashScopeEmbeddings(model="text-embedding-v2", dashscope_api_key="your-api-key")
vector_db = Chroma.from_texts(medical_knowledge, embeddings, persist_directory="./qwen_medical_db")
# 4. 定义检索工具（Agent可自主调用）
tools = [
Tool(
name="MedicalGuidelineRetriever",
func=VectorDBQA.from_chain_type(llm=llm, chain_type="stuff", vectorstore=vector_db).run,
description="查询肿瘤诊疗方案、药物选择、不良反应处理，医疗问题优先调用"
)
]
# 5. 初始化Agentic RAG（ReAct框架自主决策）
agentic_rag = initialize_agent(
tools=tools,
llm=llm,
agent=AgentType.REACT_DOCSTORE,
verbose=True # 打印思考过程（便于调试）
)
# 6. 医疗查询示例（Agent自主判断是否检索）
query = "HER2阳性晚期胃癌该用什么治疗方案？"
result = agentic_rag.run(query)
print("最终回答：", result)
关键输出示例（含 Agent 思考过程）：
> Entering new AgentExecutor chain...
Thought: 用户询问HER2阳性晚期胃癌的治疗方案，需要调用MedicalGuidelineRetriever工具查询相关指南
Action: MedicalGuidelineRetriever
Action Input: HER2阳性 晚期胃癌 治疗方案
Observation: 晚期胃癌HER2阳性患者推荐曲妥珠单抗联合化疗
Thought: 已获取明确诊疗依据，可直接生成答案
Final Answer: HER2阳性的晚期胃癌患者，推荐采用曲妥珠单抗联合化疗的治疗方案。治疗期间需遵循相关诊疗规范，定期评估疗效及不良反应。二、临床诊断场景的技术对比分析
2.1 医学知识检索与推理能力对比
在临床诊断场景中，三种技术在医学知识检索与推理能力方面表现出显著差异。传统 RAG 主要依赖单一的向量检索方法，在处理复杂诊断任务时面临挑战。相比之下，RAGFlow 采用混合检索策略，结合向量检索、关键词检索和语义检索，权重配置为 α=0.6, β=0.3, γ=0.1。
Agentic RAG 在这一场景中展现出最强的能力。海德堡大学医院的研究显示，在 20 个模拟病例的 109 条 "关键应答点" 测试中，单用 GPT-4 只覆盖了 33 条（30.3%），而 Agent 在工具 + RAG 的加持下覆盖了 95 条（87.2%）。在必需工具调用成功率方面，GPT-4 达到 87.5%（56/64），而 Llama-3 只有 39.1%，Mixtral 更只有 7.8%。
在诊断准确率方面，某医疗机构使用 RAGFlow 构建的医疗辅助诊断系统，诊断准确率提升了 28%(28)。而在真实临床数据集上，采用医疗优化的 RAG 框架 MedRAG 达到召回率 92.7%，准确率 89.3%，推理延迟小于 800ms(31)。
2.2 多模态数据处理能力对比
临床诊断往往需要处理包含文本、图像、音频等多种模态的医疗数据，三种技术在这方面的能力差异明显。
传统 RAG 主要处理文本数据，对多模态数据的支持有限。RAGFlow 采用分层的多模态 RAG 架构，支持文本、图像、音频、视频等多模态数据的统一表示和检索，采用跨模态注意力机制，实现不同模态数据之间的关联检索。在医疗场景中，RAGFlow 处理扫描合同 / 医疗表格的准确率提升 40%，医疗报告解析准确率提升 40%(29)。
Agentic RAG 在多模态处理方面表现最为出色。海德堡大学医院的系统集成了 GPT-4V 用于从 CT/MRI 生成结构化影像报告，MedSAM 用于医学图像的分割和病灶面积计算，以及三个基于 TCGA 训练的 ViT 模型，用来预测病理切片上的 MSI/MSS 和 KRAS/BRAF 突变状态。
2.3 实时决策支持能力对比
在临床诊断的实时决策支持方面，三种技术展现出不同的特征。传统 RAG 的响应时间通常在 600-800ms 之间。RAGFlow 在企业级部署中可以做到 500 毫秒以内的响应延迟(30)。
Agentic RAG 通过智能体的自主决策能力，能够实现更复杂的实时决策支持。在一个胆管癌病例中，Agent 先从病史中抽取 2023 和 2024 年两次 MRI 的文件名和肿瘤位置，调用 MedSAM 对两期图像做分割并计算病灶面积，得出肿瘤从 133 到 518 的面积变化，增长 3.89 倍，从而判定为进行性疾病；同时识别出肿瘤携带 BRAFV600E 突变和 CD74-ROS1 融合，调用 OncoKB 获取相应靶向药物和证据等级。
三、病历分析场景的技术对比分析
3.1 文档解析与信息提取能力对比
病历分析是医疗 AI 的核心应用场景之一，涉及大量非结构化医疗数据的处理。在文档解析能力方面，三种技术表现出显著差异。
传统 RAG 主要依赖简单的文本提取方法，对复杂文档的处理能力有限。研究表明，传统解析方案对复杂文档的关键信息提取准确率普遍低于 60%。
RAGFlow 在这方面实现了质的飞跃。系统采用DeepDoc 解析器，支持 PDF、扫描件、图片、表格等 110 + 种文件格式，表格自动转 Markdown 表格，数字保留两位小数。在医疗合同解析中，RAGFlow 凭借自研的 DeepDoc 模块，对扫描件 OCR 识别准确率达 95%，表格字段提取完整度超过 92%(33)。当批量解析扫描版财务报表时，RAGFlow 的表格识别准确率比其他方案高出约 30%(34)。
Agentic RAG 通过智能体的自主决策能力，能够根据病历的复杂程度动态调整解析策略。系统可以自动识别病历中的关键信息，如患者基本信息、主诉、现病史、既往史、检查结果等，并将其结构化存储。
3.2 语义理解与结构化处理能力对比
在语义理解和结构化处理方面，三种技术采用了不同的方法。传统 RAG 主要依赖基础的语义匹配，在处理医疗专业术语时存在局限。
RAGFlow 采用了智能分块策略，支持 "父子分块"（Parent-Child Chunking）技术，能够处理具有层次结构的复杂文档。系统还提供了可视化的分块调整界面，用户可以在 Chunk 页面双击修改分块边界、添加关键词权重。
在实体识别和关系抽取方面，RAGFlow 表现出色。系统的实体识别准确率达到 92%，能够准确地从大量文本中提取出关键实体；关系抽取的 F1 值达到 88%，确保了知识图谱中实体关系的准确性和可靠性。
Agentic RAG 通过智能体的推理能力，能够实现更深入的语义理解。系统不仅能够识别单个实体，还能够理解实体之间的复杂关系，如疾病与症状的关联、药物与适应症的匹配等。
3.3 多源数据融合能力对比
现代医疗系统中，病历数据往往来自多个不同的系统，包括电子病历系统（EMR）、医院信息系统（HIS）、实验室信息系统（LIS）、医学影像存储与传输系统（PACS）等。三种技术在多源数据融合方面的能力差异直接影响其在实际应用中的效果。
传统 RAG 通常只能处理来自单一数据源的信息，难以实现多源数据的有效融合。RAGFlow 通过其混合检索策略，能够同时从向量数据库、全文数据库和图数据库中检索信息，支持多源数据的整合。
Agentic RAG 在多源数据融合方面表现最为强大。系统能够自主识别不同数据源的特点，动态选择合适的工具和策略来获取和整合信息。例如，在处理一个包含 CT 影像、病理报告和基因检测结果的复杂病历时，Agentic RAG 能够自动调用相应的工具来解析每种数据，并将结果整合为统一的结构化表示。
四、药物研发场景的技术对比分析
4.1 靶点发现与化合物筛选能力对比
在药物研发的靶点发现和化合物筛选场景中，三种技术展现出不同的能力特征。
传统 RAG 在这一场景中主要用于文献检索和信息汇总。企业级 RAG 系统在药物开发和临床试验设计阶段节省了约 25% 的时间，减少了约 40% 的人工投入(41)。然而，传统 RAG 的检索能力相对有限，难以处理复杂的分子结构和生物活性数据。
RAGFlow 通过其多模态处理能力，能够同时处理文本、图像、分子结构等多种数据类型。系统支持化学结构 SMILES 表达式的自动识别，如自动识别阿司匹林 "CC (=O) OC1=CC=CC=C1C (=O) O" 的分子结构并解析其抗炎机制，以及质谱图峰值识别（自动标注特征峰对应的代谢物分子量）(46)。
Agentic RAG 在靶点发现方面表现最为出色。CLADD 系统（RAG 增强的多 LLM 代理协作系统）在药物 - 靶点预测任务中，Precision@5 最高达 4.83，远超领域微调的 Galactica 1.3B（1.09）和 GPT-4o（0.79）。该系统通过多代理协作，包括规划团队（判断是否需要外部知识）、知识图谱团队（挖掘分子关联网络）和分子理解团队（整合结构 + 知识），实现了零样本学习，无需领域微调即可处理药物发现全流程任务。
4.2 临床试验设计支持能力对比
临床试验设计是药物研发的关键环节，需要综合考虑患者入排标准、试验方案、统计分析等多个因素。
传统 RAG 在这一场景中主要提供文献检索和最佳实践参考。企业级 RAG 系统能够提供试验方案建议，优化试验设计，提高科学性和合理性(41)。
RAGFlow 通过其动态知识管理系统，能够实时获取最新的临床试验指南和研究进展。系统基于事件驱动的知识更新机制，确保知识的时效性，每周 72 小时增量更新的文献爬虫机制持续收录 23 个专业数据库资源，配合 CDE 法规数据库实时同步技术（数据延迟 < 2 小时）(46)。
Agentic RAG 在临床试验设计方面展现出更强的自主决策能力。系统能够根据药物特性、目标适应症、患者群体等因素，自主设计临床试验方案，并识别潜在的风险和问题。例如，当研究人员向系统输入 "2024 年肿瘤免疫治疗最新靶点" 时，系统会自动检索企业内部实验数据、已发表论文及行业数据库，在 3 秒内返回包含靶点名称、作用机制、临床阶段的结构化报告，并标注信息来源供交叉验证(44)。
4.3 药物相互作用与安全性评估能力对比
药物相互作用分析和安全性评估是药物研发中至关重要的环节，需要综合考虑药物的化学结构、药理作用、代谢途径等多个因素。
传统 RAG 在这方面主要提供已知药物相互作用的检索和汇总，但缺乏深度的推理能力。
RAGFlow 通过其知识图谱技术，能够构建药物成分、适应症等实体关系网络，辅助复杂药理分析(49)。系统支持多跳查询，例如 "公司→高管→履历→学历"，能够发现隐藏在多层关系背后的答案。
Agentic RAG 在药物安全性评估方面表现最为强大。CLADD 系统在生物活性预测任务中，毒性预测平均 MacroF1 达 47.66，抗菌活性预测达 50.92，远超 GPT-4o（36.68）和 Galactica 6.7B（40.61）。系统通过多代理协作，能够综合分析分子结构、生物活性数据、临床试验结果等多源信息，预测药物的安全性和有效性。
五、技术性能与成本效益对比
5.1 性能指标综合对比
根据多个研究和实际应用案例，三种技术在关键性能指标上的对比如下：
|
性能指标 |
传统 RAG |
RAGFlow |
Agentic RAG |
|
检索准确率 |
<60% |
92.3% |
87.2%(关键应答点覆盖率) |
|
诊断准确率 |
- |
89.3%(MedRAG) |
91.0%(陈述正确性) |
|
响应时间 |
600-800ms |
<500ms |
取决于任务复杂度 |
|
幻觉率 |
- |
2.1% |
- |
|
多模态处理能力 |
有限 |
强 (88.5%) |
强 |
|
并发处理能力 (QPS) |
- |
250 |
- |
|
必需工具调用成功率 |
- |
- |
87.5%(GPT-4) |
从上表可以看出，RAGFlow 在检索准确率和幻觉率方面表现最优，而 Agentic RAG 在诊断准确率和工具调用成功率方面表现出色。
5.2 部署复杂度与维护成本对比
在部署复杂度方面，三种技术呈现不同特点。传统 RAG 相对简单，但需要开发者手动处理文档解析、分块、嵌入、检索、prompt 工程等各个环节。
RAGFlow 提供了容器化部署架构，通过 Docker Compose 一键启动，支持 GPU 镜像，对外暴露 REST API、WebSocket 流式接口。系统还提供了可视化管理界面，支持多知识库隔离，每个团队独立 ES Index + 向量库，权限粒度到文件级。
Agentic RAG 的部署复杂度最高，因为需要配置多个智能体和工具。但系统的模块化设计使其具有良好的可扩展性，各个组件可以独立部署和维护。
在成本方面，RAGFlow 相比传统 RAG 方案可以节省 50% 的 GPU 资源，其 8B 模型版本可以在消费级显卡上运行，显存只需要占用 4.9G(30)。某三甲医院临床决策支持系统引入 RAGFlow 技术后，成本降低 67%，同时质量提升 23%。
5.3 可扩展性与适应性对比
在可扩展性方面，三种技术表现出不同的特征。传统 RAG 的扩展性有限，主要因为其固定的 "检索 - 生成" 流程难以适应复杂多变的医疗需求。
RAGFlow 具有良好的可扩展性，支持分布式构建，可以处理 TB 级数据(30)。系统的可插拔组件设计允许用户根据需求选择不同的解析器、检索器和生成器。
Agentic RAG 的扩展性最强，通过智能体的自主学习能力，系统能够不断适应新的任务和场景。CLADD 系统在多个药物发现任务中展现了其灵活性和高效性，包括属性特定的分子描述、药物靶点预测和分子毒性预测，证明了其在零样本设置下的泛化能力。
六、技术选型建议与实施路线
6.1 不同医疗场景的技术选型策略
基于以上分析，针对不同医疗场景的技术选型建议如下：
临床诊断场景：
对于基础的医学知识问答和简单诊断支持，传统 RAG 基本可以满足需求，但准确率相对较低
对于复杂的多模态诊断（如结合影像、病理、基因检测），建议采用 RAGFlow，其多模态处理能力和 92.3% 的检索准确率能够提供更好的支持
对于需要自主决策和多工具协作的复杂诊断场景（如肿瘤诊疗），建议采用 Agentic RAG，其 87.2% 的关键应答点覆盖率和强大的工具调用能力能够显著提升诊断质量
病历分析场景：
对于简单的文本病历分析，传统 RAG 可以胜任，但信息提取准确率较低（<60%）
对于包含复杂表格、扫描件的病历分析，强烈建议采用 RAGFlow，其 95% 的 OCR 识别准确率和 92% 的表格字段提取完整度能够大幅提升处理效率
对于需要深度语义理解和多源数据融合的场景，建议采用 Agentic RAG，其智能推理能力能够实现更复杂的病历分析
药物研发场景：
对于基础的文献检索和信息汇总，传统 RAG 可以提供基本支持
对于需要处理分子结构、生物活性数据的场景，建议采用 RAGFlow，其多模态处理能力能够支持化学结构和生物数据的综合分析
对于靶点发现、化合物筛选等复杂任务，强烈建议采用 Agentic RAG，如 CLADD 系统在药物 - 靶点预测中 Precision@5 达 4.83，远超其他方案
6.2 风险评估与应对策略
在技术实施过程中，需要关注以下风险：
技术风险：
模型性能不稳定：建立完善的测试和验证机制，定期评估模型性能
数据质量问题：建立严格的数据质量管理流程，确保输入数据的准确性和完整性
系统集成复杂性：采用模块化设计，逐步集成，降低系统复杂度
合规风险：
医疗数据隐私保护：确保系统符合 HIPAA、GDPR 等相关法规要求
算法可解释性：建立透明的决策机制，确保医疗决策的可追溯性
系统安全性：实施严格的访问控制和数据加密措施
运营风险：
人员培训需求：制定全面的培训计划，确保医护人员能够熟练使用系统
系统维护成本：建立专业的技术支持团队，确保系统稳定运行
变更管理：制定有效的变更管理策略，帮助组织适应新的工作流程
结论与展望
通过对 RAG、RAGFlow 和 Agentic RAG 三种技术在医疗场景中的深入对比分析，我们可以得出以下核心结论：
技术能力演进清晰：从传统 RAG 的基础 "检索 - 生成" 架构，到 RAGFlow 的多阶段流水线设计，再到 Agentic RAG 的智能体驱动架构，三种技术呈现出明显的演进关系。RAGFlow 通过多阶段处理和混合检索策略，在检索准确率（92.3%）、幻觉率（2.1%）等关键指标上全面超越传统 RAG。Agentic RAG 则通过引入智能体的自主决策能力，在复杂医疗任务处理上展现出最强的适应性。
场景适配性差异明显：三种技术在不同医疗场景中表现出不同的优势。RAGFlow 在病历分析场景中表现最为突出，其强大的文档解析能力和多模态处理能力能够有效解决医疗数据的非结构化问题。Agentic RAG 在临床诊断和药物研发等需要复杂推理的场景中优势明显，特别是在需要多工具协作和自主决策的任务中。
成本效益分析明确：RAGFlow 在成本控制方面表现最优，能够节省 50% 的 GPU 资源，同时在医疗应用中实现 67% 的成本降低和 23% 的质量提升。这使其成为预算有限但需要高性能 AI 解决方案的医疗机构的理想选择。
展望未来，随着医疗 AI 技术的不断发展，三种技术将呈现以下发展趋势：
技术融合加速：三种技术的边界将逐渐模糊，未来的医疗 AI 系统将融合三者的优势，形成 "智能体驱动的多阶段 RAG 系统"
专业化程度提升：针对不同医疗专科和应用场景，将出现更多专业化的技术解决方案，如专门用于肿瘤诊疗的 Agentic RAG 系统
标准化与规范化：随着应用的深入，将建立更多的技术标准和评估体系，确保医疗 AI 系统的安全性和可靠性
人机协作深化：未来的医疗 AI 系统将更加注重与医护人员的协作，通过可解释性设计和智能交互，实现真正的人机协同
监管合规完善：随着医疗 AI 应用的普及，相关的监管政策和合规要求将不断完善，推动技术向更加安全、可靠的方向发展
总之，选择合适的技术方案需要综合考虑应用场景、性能要求、成本预算和技术能力等多个因素。对于大多数医疗机构而言，建议从 RAGFlow 开始，逐步向 Agentic RAG 演进，在确保技术可行性的同时，最大化投资回报。
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