济南市大数据协会团体标准 医药标准化人工智能体构建指南 GuideforBuildingaMedicalStandardizationArtificialIntelligenceSystem 2025-11-13发布 2025-11-13实施T/JNBDA T/JNBDA0008-2025 济南市大数据协会发布 全国团体标准信息平台 T/JNBDA0008—2025 前言 随着医疗数据的快速增长和人工智能技术的成熟，药事服务工作对智能化、精准化的需求日 益迫切。本标准填补了当前处方审核和患者用药指导智能化的空白，具有显著的社会效益和经济 效益。 本标准旨在指导RAG（检索增强生成）技术的药物相互作用智能分析系统，为医院药学提供智 能化处方审核服务和个体化的患者用药指导服务，确保患者用药的安全性和合理性。 本文件由济南市大数据协会提出并归口，按照GB/T1.1-2020《标准化工作导则》要求编写。 本规范由山东未来互联科技有限公司、山东大学齐鲁第二医院主编。 本规范主要参与单位：山大地纬软件股份有限公司、国控大健康科技（山东）有限公司、山 东省数字化应用科学研究院有限公司、泰山财产保险股份有限公司。 本规范主要起草人孟洋、孙超、陈晨、张章、王金喜、杨培。 全国团体标准信息平台 T/JNBDA0008—2025 目录 1总则................................................................................1 2规范性引用文件......................................................................1 3术语与定义..........................................................................1 3.1RAG（检索增强生成）...........................................................1 3.2AI医疗智能体（AIAgent）......................................................1 3.3向量数据库....................................................................2 3.4LLM大语言模型(LargeLanguageModel）..........................................2 3.5重排序（Rerank）..............................................................2 3.6Embedding模型.................................................................2 3.7确定性网络....................................................................2 4缩略语..............................................................................2 5系统架构及功能......................................................................2 5.1系统架构......................................................................2 5.2知识库搭建流程................................................................3 5.3智能体搭建流程................................................................4 5.4数据采集表....................................................................5 5.5标准化报告产出................................................................5 6系统设备的要求......................................................................5 7系统的网络连接......................................................................6 7.1网络连接的方式................................................................6 7.2系统网络连接的架构............................................................6 8设备配置............................................................................6 8.1设备硬件配置要求..............................................................6 8.2设备软件配置要求..............................................................7 9设备安装............................................................................7 9.1机房条件.......................................................................7 9.2设备硬件安装布置..............................................................7 全国团体标准信息平台 T/JNBDA0008—2025 1医药标准化人工智能体构建指南 1总则 本规范适用于RAG（检索增强生成）技术和确定性可信数据网络空间的药物相互作用智能分析 系统。 系统设计应统筹规划、联合建设、资源共享，合理利用已有网络设施和服务器装备，满足建设 资源节约型、环境友好型社会的要求。 系统设计应以保证分析质量为基础，进行多方案比较，提高经济效益，降低系统造价。 当本规范与国家有关标准规范相矛盾时，应按国家标准规范的相关规定执行。在系统设计中， 采用本规范，但在特殊情况下执行本规范个别条款确有困难时，应充分阐述理由，提出解决方案， 并报请主管部门审批。 2规范性引用文件 下列文件对于本规范的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件,仅所注日期的版本适用于 本规范。凡是不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本规范。 GB50174《数据中心设计规范》 GB50009《建筑结构荷载规范》 GB50611《电子工程防静电设计规范》 GB50370《气体灭火系统设计规范》 GB50011《建筑抗震设计规范》 GB50343《建筑物电子信息系统防雷技术规范》 GB50052《供配电系统设计规范》 YD/T4418-2023《电信网络的确定性IP网络的总体架构和技术要求》 3术语与定义 下面术语和定义适用于本规范。 3.1RAG（检索增强生成） RAG是一种将信息检索（IR）系统与大语言模型（LLM）相结合的技术架构。它的核心思想是： 在让大模型生成答案之前，先从外部知识库中检索相关信息，然后将这些信息作为上下文提供给模 型，从而让模型生成更准确、更可信、且更少幻觉的答案。 3.2AI医疗智能体（AIAgent） AI医疗智能体是具备感知环境信息、自主理解任务目标、规划决策执行路径，并能通过学习持 续优化行为以达成特定目标的人工智能系统。 全国团体标准信息平台 T/JNBDA0008—2025 23.3向量数据库 向量数据库是一种专门用于存储和高效查询高维向量数据，并支持快速相似性搜索的数据库系 统。 3.4LLM大语言模型(LargeLanguageModel） 大语言模型是基于深度学习技术，通过海量文本数据训练，能够理解和生成自然语言的人工智 能模型。 3.5重排序（Rerank） 重排序（Rerank）是对初步检索结果进行深度语义分析并重新排序，以提升相关性和准确性 的技。 3.6Embedding模型 Embedding模型是将离散数据（如文本、图像）映射为低维稠密向量，以捕捉语义关系并支持 高效计算的技术。 3.7确定性网络 确定性网络是一种通过新一代通信技术构建的新型网络，具有大带宽、低时延、低抖动、高可 靠等特点，提供精准控制所需的差异化服务，有效解决传统网络数据传输中的拥堵、延迟、抖动等 痛点问题。 4缩略语 下列缩略语适用于本规范。 CPU：中央处理器（CentralProcessingUnit） GPU：图形处理器（GraphicsProcessingUnit） UPS:不间断电源(UninterruptiblePowerSupply） IR