LangChain实战：用RAG+Agent搭了个医疗客服，准确率提升20%

兄弟们，今天不扯虚的，直接上干货。刚在社区看到一个开源案例，国外某团队用LangChain+RAG+Agent，搭了个医疗问答系统，专门处理常见病症（感冒、发烧、过敏）的咨询。结果很有意思：相比纯LLM，准确率从70%飙到90%以上。

技术细节放这：
- 底层用GPT-3.5-turbo，但加了RAG（检索增强生成），向量库用Chroma存了2000+条权威医疗指南（NIH、WHO公开数据）。
- 关键点：Agent模块加了“事实核查”步骤，对LLM输出自动调用外部API（比如DrugBank）验证药物剂量，避免幻觉。
- 延迟：平均响应时间1.8秒，还算能接受，但如果换成本地模型（如Llama-2-70B）会翻倍到4秒以上。

踩坑经验：
- 分块策略很关键：医疗文本里“禁忌症”不能和“用法用量”拆太散，否则RAG检索会漏信息。他们用了重叠分块（chunk_size=512, overlap=50）。
- Agent的决策逻辑不能太复杂，否则容易死循环。最后简化成“检索→生成→验证→修正”四步。

实用建议：
- 如果你也想做垂直领域客服，别一上来就搞微调（成本高、更新慢），RAG+Agent组合性价比更高。
- 数据清洗比模型选型重要：他们花了60%时间在整理医疗术语同义词映射（比如“阿司匹林”和“乙酰水杨酸”）。

完整代码和论文链接放评论区，自取。欢迎讨论落地细节。