Klinische Dokumente · Semantische Suche · Geerdete KI
TietAI Agentic RAG verwandelt klinische Dokumente, Leitlinien, Webquellen und Wissensgraphen in eine gesteuerte Retrieval-Schicht für Gesundheits-KI.
Teams organisieren Bibliotheken, bereiten Inhalte als durchsuchbare Evidenz auf, finden relevante Passagen und erzeugen Antworten mit Quellenangaben und Gesprächskontext.
Dokumenten-Ingestion für mehrere Formate
semantische Vektoren plus Keyword Retrieval
RAG-Antworten mit Quellenangaben
PubMed, NICE, WHO, ClinicalTrials.gov, RSS und Webseiten
Die Dokumentenschicht steuert Upload, Organisation, Verarbeitung, Metadaten, Deduplizierung, Archivierung und externe Quellen, damit Retrieval auf sauberen Wissensassets basiert.
Gruppieren Sie klinische Dokumente nach Team, Behandlungspfad, Indikation, Projekt oder Kunde, damit Retrieval fokussiert und relevant bleibt.
Extrahieren Sie Text, zerlegen Sie Inhalte in Chunks, erzeugen Sie Embeddings und bereiten Sie Dokumente nach dem Upload für Suche vor.
Erkennen Sie wiederholte Inhalte je Organisation, damit klinische Dokumente nicht mehrfach indexiert werden.
Fügen Sie benutzerdefinierte Metadaten für Filterung, Governance, Reporting und Retrieval-Kontext hinzu.
Archivieren oder entfernen Sie Dokumente, damit Wissensbibliotheken beherrschbar bleiben, wenn klinische Leitlinien sich ändern.
Binden Sie kuratiertes Wissen aus medizinischen Datenbanken, Leitlinien, Studienregistern, RSS-Feeds und Webseiten ein.
Die Retrieval-Schicht kombiniert semantische Ähnlichkeit, Keywords, Quellennachweis, Gedächtnis und Wissensgraphen, damit KI mit Evidenz antwortet.
Nutzen Sie Vektorähnlichkeit, um klinisch relevante Passagen auch dann zu finden, wenn Frage und Quelle unterschiedlich formuliert sind.
Kombinieren Sie semantische Suche und Keywords für präzise klinische Konzepte, Wirkstoffe, Prozeduren und Leitliniensprache.
Erzeugen Sie Antworten aus gefundener Evidenz und zeigen Sie die genutzten Quellen, damit die Grundlage prüfbar bleibt.
Unterstützen Sie mehrstufige Workflows, in denen Nutzer Fragen verfeinern, ohne den bisherigen Kontext zu verlieren.
Steuern Sie Token-Limits und gefundene Evidenz, damit Antworten auf die nützlichsten Passagen fokussiert bleiben.
Extrahieren Sie Krankheiten, Medikamente, Symptome und Prozeduren und mappen Sie Beziehungen wie behandelt, verursacht, verhindert oder diagnostiziert durch.
Agentic RAG ist für Teams konzipiert, die sicheren Zugriff, Isolation nach Organisation, Compliance-Bereitschaft, Monitoring und Erweiterbarkeit benötigen.
Trennt Dokumente, Bibliotheken, Retrieval-Ergebnisse und Wissensgraphdaten automatisch nach Organisation.
Unterstützt authentifizierten Zugriff über Bearer Tokens, API Gateway Authentifizierung und signierte Gateway Requests.
Richtet Dokumenten-Retrieval-Workflows an HIPAA- und GDPR-Erwartungen für geschützte Gesundheitsinhalte aus.
Überwacht Upload-Latenz, Vektorsuche, RAG-Antwortzeit, Embedding-Erzeugung und Fehler in der Dokumentenverarbeitung.
Betreiben Sie Dokumentenintelligenz von Entwicklung bis Produktion mit Cache, Queue, Vektordatenbank und Graphdatenbank.
Erweitern Sie die Plattform mit Konnektoren für Krankenhaus-Repositories, interne Leitlinien oder spezialisierte Datenbanken.
Teams laden Dokumente hoch oder verbinden externe Quellen. Der Service validiert Dateien, extrahiert Text, chunked Inhalte, erzeugt Embeddings und kann medizinische Entitäten in einen Graphen extrahieren.
Bei einer Frage ruft Agentic RAG die besten Passagen ab, kombiniert semantische und lexikalische Evidenz, liefert zitierte Antworten und hält Kontext über den Workflow hinweg.
Geben Sie Versorgungsteams, Forschern, Operatoren und KI-Agenten eine gesteuerte Retrieval-Schicht für klinische Dokumente und medizinisches Wissen.
