Медицина · RAG · Agent

Консультант клиники на ваших документах

Гибридная система ответов для стоматологии и медицины: прайс, правила, FAQ, врачи и запись. Цены и сметы считает база данных, а не «галлюцинации» модели.

Зачем RAG в медицине

Пациенты спрашивают о ценах, подготовке, графике, врачах и правилах клиники. Ответ должен опираться на актуальный прайс и утверждённые тексты, а не на «общие знания» модели.

Прайс и пакеты

Поиск услуг по коду и смыслу, калькулятор лечения, состав пакетов PKG из YAML + SQLite.

Правила и FAQ

Документы клиники, фрагментный поиск по пунктам, семантика Chroma, глобальный поиск по разделам.

Врачи и запись

Профили, стаж, расписание через API онлайн-записи. VK-бот и виджет на сайте клиники.

Примерная архитектура

Развёртывание для клиники «Птичка Тари»: сайт → ragint.ru → сервер RAG → Ollama на LAN.

Клиент
Сайт mktari.ru embed.js VK Long Poll Веб-чат /chat/
Вход
nginx + TLS ragint.ru reverse proxy
Приложение
Node API Agent / Planner Tools ClinicQA
Данные
SQLite clinic.db Chroma PDF / DOCX контент YAML пакетов
Модели
Ollama bge-m3 embeddings gemma chat

Как обрабатывается вопрос

Не «чистый RAG»: маршрутизация intent → инструменты → шаблон → опционально LLM.

1

Intent

Правила + LLM-coordinator: цена, FAQ, врач, запись

2

Tools

SQLite, Chroma, калькулятор, booking API

3

Контекст

Фрагменты правил, FAQ, прайс — merge по релевантности

4

Шаблон

Смета, списки услуг — без выдуманных сумм

5

Ответ

LLM перефразирует строго по найденному

Почему не «просто ChatGPT»

Только LLM

  • Выдумывает цены и коды услуг
  • Не знает ваших правил и FAQ
  • Нет связи с прайсом и расписанием

RAGint (гибрид)

  • Суммы из SQLite и калькулятора
  • Цитаты из загруженных документов
  • Виджет с проверкой домена и токеном