MAM-AI：桑给巴尔护士和助产士的设备上医疗检索增强生成系统

撒哈拉以南非洲地区的孕产妇和新生儿死亡率仍然是最高的，那里的助产士护理通常是由缺乏国际标准助产士训练的护士提供的，而且在护理点咨询权威指南也很困难：指南很长，而且连接时断时续。我们推出了 MAM-AI，这是桑给巴尔护士助产士的医疗问答助手，完全在商用 Android 设备上运行：嵌入一个问题（EmbeddingGemma，300M）并与 87 个指南文档（63,650 段）的精选语料库进行匹配，然后由 4B int4 生成器（Gemma 4 E4B）以引用进行回答，完全离线，没有任何查询离开设备。我们使用分层方法（检索器、预言机上下文下的生成器、端到端和延迟）评估确切的部署配置，并由 LLM 法官根据医生的评分标准进行评分。评估重新定位了难题。从本质上解决了设备端检索问题：300M嵌入器在7个检索器中排名第三，可与云系统相媲美，因此通常可以找到系统需要的段落。小型生成器仍然存在疑问：添加检索到的上下文并不能改善其答案，并且在 4B 中，它不能同时既有用又安全——对于两个相同大小的候选者，更有帮助的一个会犯真正危险​​的错误，因此我们部署另一个，它对其来源的忠诚度大约是前沿模型的两倍（与前沿模型一样忠诚），并通过重新设计的提示恢复其有用性，将偏差从 33% 减少到 3%。出于同样的原因，语料库的质量也是决定性的：如果语料库包含正确的段落，答案就是具体且可操作的，而如果没有，答案就会变得模糊。 MAM-AI 是经过彻底评估的开源研究原型，而不是已投入使用的产品；系统、知识库、基准和评估工具已发布。