Benchmark Medical RAG使用教程
AI研究工具5 步上手
Benchmark Medical RAG是聚焦医疗领域的检索增强生成（RAG）基准测试平台，核心定位是为医疗大模型研发提供标准化的效果评测支撑。平台内置多场景医疗问答数据集，覆盖常见疾病、临床指南、医学术语等多个专业领域，同时提供自动化评测工具，可从检索准确率、生成内容合规性、事实一致性等多个维度输出量化评估结果。目标用户包括高校医学人工智能方向研究者、医疗大模型研发团队、医疗AI应用开发企业，可用于医疗RAG系统迭代优化、模型性能横向对比、学术研究实验验证等多个场景。
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访问Benchmark Medical RAG官网，在首页导航栏找到「数据集」板块，浏览平台提供的不同场景、不同难度的医疗评测数据集，根据自身研究或研发需求下载对应的数据集文件。
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若需要使用自定义数据集，可进入「自定义评测」板块，按照平台要求的格式上传自有标注数据集，设置对应的评测维度和指标权重，保存专属的评测方案。
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使用下载或上传的数据集运行自身的医疗RAG系统，将模型输出的回答结果按照平台指定的格式整理为可上传的文件，确保文件内字段与数据集的问题ID一一对应。
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进入「开始评测」板块，选择对应的评测方案，上传整理好的模型回答文件，提交后等待系统自动完成评测，评测时长根据数据集规模一般在数分钟到数十分钟不等。
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评测完成后在「我的报告」板块查看详细的评测结果，可在线查看各维度得分、错误案例分析，也可将完整评测报告导出到本地，用于后续的模型优化或研究记录。
看完教程，直接上手试试
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