例如，在撰写有关新兴技术趋势的文章时，RAG 会通过查询大型数据库和数字图书馆来获取相关技术信息、最新统计数据和其他信息，以自动查找信息。这样就无需进行任何手动研究，最终的文章将具有更高的相关性和事实完整性。内容创作
RAG 通过改写来提高写作水平。彭博社也曾使用 RAG 模型来总结财务报告。
4. 医疗诊断及咨询
检索增强生成可以协助医疗咨询和诊断。其中，检索模型获取医疗信息，生成模型提供更具情境相关性和个性化的建议。
它明确用于检索相关医疗案例或研究并针对特定患者状况生成建议或解释的系统。
医疗保健行业的 RAG 可以有益于；
医疗诊断协助
通过快速访问和整合来自患者记录、医学文献和 商业房地产的潜在客户 研究论文的相关信息，RAG 可帮助医疗专业人员加快诊断。
临床试验设计优化
RAG 有效地分析现有的研究，确定患者结果，并识别相关的患者群体以优化试验设计。
药物研发
RAG 有效地评估化合物、研究论文和生物数据，以确定潜在的候选药物。
患者教育与参与
RAG 的架构旨在为患者提供个性化的教育和参与服务。它根据患者的健康状况、目标和偏好制定量身定制的治疗计划、健康建议和治疗方案。
医疗保健信息检索
RAG 有效地帮助医疗保健专业人员从临床指南、电子健康记录和医学文本中获取必要的信息。
医疗保健聊天机器人和虚拟助理
基于 RAG 的对话代理与患者无缝互动，提供有关治疗、病情、症状和预防措施的相关信息，并回答他们与医疗保健相关的问题。
医学文献摘要
RAG 架构可以自动将医学文献、临床指南和研究文章中的大量数据汇总为信息丰富的摘要。通过提供精确的摘要，它可以帮助医疗专业人员节省时间和精力。