吉林做网站多少钱找别人做网站都需要注意啥

吉林做网站多少钱,找别人做网站都需要注意啥,怎么做同学录的网站,汕头企业自助建站一、场景设定 面向患者/家属的问答#xff08;门诊就医流程、医保支付、检查准备、常见疾病宣教等#xff09;#xff1b; 知识来源#xff1a;院内规章制度、公众号文章、患者宣教单、医保文件、业务流程 PPT、科室自制 FAQ、甚至 PDF 扫描件#xff08;图文#xff09;…一、场景设定面向患者/家属的问答门诊就医流程、医保支付、检查准备、常见疾病宣教等知识来源院内规章制度、公众号文章、患者宣教单、医保文件、业务流程 PPT、科室自制 FAQ、甚至 PDF 扫描件图文技术路线是RAG 知识库检索 大模型生成回答。实际问题既有知识清洗入库有没有一套 checklist / 方法论学了“RAG 知识库检索PDF 切分重组”之后如何衡量这个问答系统好不好。二、知识入库的「八步法」 check list医院场景第一步知识范围和优先级梳理目的解决“先做哪块”防止一上来把全院所有文档扔进来。建议按「场景 × 风险 × 访问量」做一个二维表先做这几类1.就医流程类强推荐先做挂号、预约、缴费、退费检查/检验流程空腹、停药、准备事项入院/出院流程、病区探视规定2.医保与费用类高投诉风险医保报销政策自费/部分报销项目说明常见费用问题 FAQ3.患者教育/宣教类高血压、糖尿病、术前/术后注意事项等成熟宣教资料4.服务信息类门诊时间、科室位置、停车、指引电话等Check list✅ 是否有一个「本期要覆盖的问答范围列表」✅ 是否每一类都指定了“权威来源科室责任人”✅ 是否区分了【项目一期必做】和【二期扩展】第二步知识来源盘点与分级目的搞清楚哪些文档能进库哪些要先规范。把资料按权威程度 时效性分级A级最高权威强时效院级制度、官方文件医务处、运营管理、医保办、院办、官网/官方公众号发布内容。B级科室层面正式文档科室宣教单、SP、PPT 汇报中稳定部分。C级经验帖/微信群口径/个人总结只能作为参考不建议直接入库或者要“提炼成规范版本”再入。Check list✅ 每条知识是否标注了来源部门和责任人✅ 是否给不同级别的知识设定了更新周期如政策类每季度复核✅ 是否把“老口径、过期文件”单独列出清理第三步内容清洗与结构化这一块最容易做得“粗糙”但其实核心关键。清洗动作去掉冗余封面、页眉页脚、水印、“仅供内部 xxx 使用”这些无关文本。统一日期格式、金额表示方式、科室名称、专有名词尽量用患者理解的语言。删除过期政策、已废止规定要么不入库要么打大大的“已废止”。结构化方式建议针对每一条“可回答的问题”整理为Q可能的提问句式A标准答案tags科室、主题、关键词有效期开始、结束或下次复核时间来源文档名、版本号Check list✅ 是否对每条知识都做了「问题化」转成 QA 形式而不是整段制度照搬✅ 是否删除了明显过期内容✅ 是否尽量用患者的语言改写过一次例如“门急诊一日清单”→“我能在哪查看今天的费用明细”第四步文本图片的处理策略“把有图片有文字的 PDF 重新切分组合”这个放在这一步来说。图片类型判断类型1纯排版装饰/LG→ 直接丢掉。类型2流程图、表格、检查准备小图示→ 必须想办法“结构化”进去。类型3关键告知签名页例如知情同意书→ 通常不建议直接用于对患者的自动问答涉及法律责任但可以提炼为“宣教版”。处理建议流程图人工/AI 转为步骤文本“步骤1…步骤2…”表格拆成多条 QA如“核酸检查需要空腹吗”、“核酸报告多久出”导图类图片先人工读一遍提取核心要点写成 FAQ。Check list✅ PDF 中的每一类图片是否都被归类装饰 / 流程 / 表格 / 知情告知✅ 对流程图和表格是否有“文本版本”入库✅ 是否禁止直接用“知情同意书原文”去给患者做自动回答避免法律风险第五步文档切分策略chunking——专门讲 RAG 关键点很多人做 RAG 就死在这一层切得太碎看不懂切得太大又检不准。医院患者问答的特点问题通常比较短但隐含信息多比如时间、地点、身份、保险类型回答常常是“某一小节某个注意事项”。Chunk 设计建议1.以“一个清晰小主题”**为单位切块而不是固定字数。比如“门诊挂号方式有哪些”“线上复诊可以开几天药”“CT 检查前是否需要抽血做肾功能”2.每个 chunk 里尽量包含标题小节名正文 列表元数据科室、适用人群、版本日期3.对于“流程类”文档可以按流程阶段切预约前就诊当天检查准备检查后报告领取费用结算/报销Check list✅ 是否对不同类型文档流程/政策/宣教用不同切分策略✅ 每个 chunk 是否都能单独读懂✅ chunk 是否包含“足够上下文”而不是一句话第六步元数据 标签设计影响检索质量RAG 的检索好坏50% 决定在索引和标签阶段。建议在设计知识表结构时至少有这些字段主题分类就诊流程 / 检查准备 / 费用医保 / 住院探视 / 科室介绍 / 常见疾病宣教关联科室门诊办公室、医保办、医务处、某某专科适用人群成人 / 儿童 / 妊娠 / 老年 / 特殊门诊场景标签线下窗口 / 自助机 / 公众号 / 小程序 / 电话生效日期 下次复核日期风险等级高风险政策、费用、中风险、低风险一般宣教Check list✅ 是否为每条知识打上至少 3 个维度的标签✅ 是否支持后续按“科室/主题/风险等级”批量抽查与更新第七步入库前的人工抽检医院信息科最好设一个“知识上线审核流程”信息科负责格式 技术规范是否符合字段是否完整、能不能检索到业务科室负责人负责内容是否正确、口径是否统一高风险内容医保、投诉高发类建议院级再看一眼。可以设计一个简单的抽检表每一批入库 N 条抽 10% 做人工问答测试给模型提 20 个真实患者问题看返回内容是否匹配已知标准答案。Check list✅ 是否有“谁负责审核”的名单✅ 是否有一页简单的《知识抽检记录表》第八步版本管理与更新机制医院政策经常变你必须给未来自己留条活路。每条知识存版本号/更新时间旧版本不物理删除而是标记为“过期”RAG 检索层加一个约束默认只用最新版本 在有效期内的知识参与检索。Check list✅ 是否能一眼查到某条知识“是谁什么时候改过”✅ 是否每季度有固定的知识盘点/过期清理计划三、如何衡量一个医院患者问答 RAG 系统的“好坏”我从四个维度讲1检索质量2回答质量3安全合规4业务价值医院信息科最重要。检索质量指标Retrieval可以做成一个小型评测集收集 50–100 条真实患者问题门诊/客服/公众号后台每个问题由业务科室给出标准参考答案然后用你的 RAG 系统跑一遍。重点看几个指标**RecallK召回率**例如K3看前 3 个检索到的 chunks 中有没有包含“标准答案所在的那条知识”。目标Recall3 ≥ 90%可以逐步优化。**PrecisinK精准度**前 3 条里面有几条是“正确相关”的。防止检索一堆无关的东西导致模型胡编。**检索速度**单次问答检索时间例如 500ms不含大模型生成。对患者问答来说如果明显卡顿体验会很差。**覆盖率**有多少用户问题能在知识库中找到对应内容比如100 条真实问题能回答 80 条剩下 20 条属于“知识缺口”。建议做一个小表问题 ID、问题文本、标准答案 ID、检索出的 tp3 知识 ID、是否命中。这个表可以给科室负责人看他们一眼就懂你这个系统靠谱不靠谱。回答质量指标Generatin这里可以做两层自动评估 人工评估。2.1 人工打分更真实设计一个 4 维评分表让业务科室打分1–5 分准确性是否和现行制度、流程完全一致有没有错误完整性是否答全、有没有重要信息遗漏可理解性患者能看懂吗有没有专业术语没解释友好程度语气是否礼貌、关怀是否有“引导下一步行动”例如提醒携带证件、指引到窗口。可以设定一个阈值比如平均分 4 的问题要看原因是知识不全还是模型提示词问题。2.2 自动评估如果你想做得更专业用另一个大模型当“评审官”给出对生成回答的评分但在医院场景强烈建议人工为主。安全与合规指标医院特有这一块是信息科在医院非常加分的地方。重点监控三个方面越权回答比例比如患者问“我这个检查结果严重吗要不要住院”系统如果直接给出诊断或治疗建议 → 高风险。你的 RAG 要通过知识范围 提示词来限制“只提供政策/流程/宣教不做诊断治疗决策”。**过期信息命中率**定期抽样看回答中引用的知识有没有已经被标记为过期的。这个比例要趋近于 0。隐私泄露风险患者问“上次我在你们医院做的检查结果是什么”RAG 知识库不能随便回答病历类信息这是 HIS/EMR 授权访问的问题不是 RAG 解决的范围。所以要设计“问题类别识别”遇到个人敏感信息请求就引导其登录官方 App/窗口查询。你可以在方案里写一个指标叫“违规回答拦截率”对于高风险问题诊断、具体用药、个人病历系统能否识别并给出安全回复而不是瞎说。业务价值指标信息科视角领导和业务科室最后更关心的是有没有减负、有没有提升满意度。可以做几组对比人工咨询量变化对比上线前后门诊客服/总机/窗口日均咨询量窗口问“流程/简单政策”的数量是否下降可以选几个窗口/热线做试点统计。问题解决率可通过小程序/机器人问答“是否解决了你的问题”按钮统计“已解决 / 未解决 / 转人工”比例。响应时间:相比人工电话线上问答响应是否明显更快。患者满意度:在就医流程类问题上是否减少了投诉、减少了“跑错楼、跑错科”的情况这可以问门诊办。对你来说最好能做一页小 dashbard“问答量、解决率、转人工率、热门问题分布、知识缺口统计”这样你在院内汇报时信息科的话语权会很高。四、从“医院 RAG 应用”的角度几点建议不要急着全院铺开建议先定一个“试点场景牛刀小试”比如先做「门诊就医流程 检查准备」的知识库和问答机器人做到召回准确、回答稳定、窗口反馈“确实帮了忙”再逐步扩展到费用/医保/宣教。尽量“问真实问题”而不是拍脑袋设计问句强烈建议拉取一段时间的人工客服记录、公众号后台问答、窗口常见问题用这些真实问题去构建你的测试集和优化迭代。信息科要“站在中台位置”不是自己决定答案内容内容的“正确性最终责任”在业务科室门诊办、医保办等信息科负责工具、流程、规范、监控平台。这样你将来在责任划分和跨部门协作上会轻松很多。技术上尽量预留“模型替换/升级”的空间你可以在方案中强调检索层向量库、索引和生成层LLM解耦将来可以从一个模型换成另一个而不动知识结构和索引。想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic 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