Clinical Agent는 검색 증강 생성과 벡터 검색의 힘을 결합하여 임상 작업을 간소화하도록 설계되었습니다. 전자 건강 기록 데이터를 수집하여 벡터 데이터베이스로 문서를 인덱싱하고 LLM을 사용하여 임상 질문에 답변하고 퇴원 요약을 생성하며 구조화된 노트를 만듭니다. 개발자는 프롬프트를 커스터마이징하고, 추가 데이터 소스를 통합하며, 모듈을 확장할 수 있습니다. 이 프레임워크는 데이터 수집, 의미 검색, 질문 답변, 요약을 위한 모듈형 파이프라인을 지원하여 병원과 연구팀이 빠르게 AI 기반 임상 보조 도구를 배포할 수 있게 합니다.

로컬 RAG 리서처 Deepseek는 Deepseek의 강력한 파일 크롤링 및 인덱싱 기능과 벡터 기반 의미 검색 및 로컬 LLM 추론을 결합하여 독립 실행형 검색 보강 생성(RAG) 에이전트를 만듭니다. 사용자는 디렉터리를 구성하여 PDF, Markdown, 텍스트 등 다양한 문서 포맷을 인덱스하고, FAISS 또는 기타 벡터 저장소를 통해 맞춤 임베딩 모델을 통합합니다. 쿼리는 로컬 오픈 소스 모델(예: GPT4All, Llama) 또는 원격 API를 통해 처리되며, 인덱싱된 내용에 기반한 간결한 응답 또는 요약을 반환합니다. 직관적 CLI 인터페이스, 맞춤형 프롬프트 템플릿 및 증분 업데이트 지원으로 데이터 프라이버시와 오프라인 접근성을 보장합니다.