联邦学习结合检索增强生成技术用于医疗大模型。研究在联邦学习框架内集成 RAG 系统，利用其数据隐私保护和分布式计算优势，优化不同客户端配置下的模型性能。实验显示集成模型在各项指标上优于非集成模型。该框架展示了在保持数据隐私的同时提供稳健可扩展性能的潜力，为医学领域特定大模型开发提供了隐私保护的解决方案。
本研究通过在联邦学习（FL）框架内集成检索增强生成（RAG）系统，分析了特定领域大型语言模型（LLM）在医学领域的性能。利用 FL 的固有优势，如保护数据隐私和实现分布式计算，本研究探索了 RAG 系统与在不同客户端配置下训练的模型的集成，以优化性能。实验结果表明，与 RAG 系统集成的基于 FL 的模型在所有评估指标上始终优于非集成模型。本研究强调了结合 FL 和 RAG 系统在医学领域开发特定领域 LLM 的潜力，为增强文本生成能力提供了一种可扩展和隐私保护的解决方案。
本研究对将 FL 与 RAG 系统集成以开发医学领域特定领域 LLM 的潜力进行了实证分析。所提出的框架展示了其在保持数据隐私的同时提供稳健和可扩展性能的能力
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