鐵人檔案
急診檢傷不是診斷疾病，而是在有限時間內判斷病患接受處置的先後順序。本系列將使用 Kaggle 公開的韓國急診檢傷與急迫度分級量表（Korean Triage and Acuity Scale, KTAS）資料，從 1,267 筆急診紀錄出發，逐步完成資料清理、公開知識庫、檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）、門控、重排序與模型評估。我們不只比較準確率，也會分析檢傷不足、檢傷過度、少數高急迫案例與結果的不確定性，打造一套可重現、可解釋且清楚標示限制的急診檢傷 Side Project。
韓國急診檢傷與急迫度分級量表（Korean Triage and Acuity Scale, KTAS）是一套以症狀為導向的五級急診檢傷制度。第一級最緊急，第五...
昨天，我們打開韓國急診檢傷與急迫度分級量表（Korean Triage and Acuity Scale, KTAS）的 Kaggle 公開資料，確認了 1,2...
Day 12 已經把 Kaggle 公開資料的下載位置、檔案雜湊、欄位政策與資料轉換寫成一條可重跑管線。這解決了「同一份原始資料能不能再次整理出相同中介資料」的...
Day 13 建立了可以重跑的專案環境：套件版本已有鎖定檔，設定、程式、測試與執行結果也各自有固定位置。現在環境可以重現了，下一個問題是：程式究竟允許哪一筆紀錄...
Day 14 已經鎖定一筆資料能否進入系統的邊界：模型只能讀取初次檢傷當下的 14 個候選欄位，護理師級數、專家標籤與檢傷後結果都被隔離。通過這道檢查後，我們仍...
Day 15 已經把 1,267 筆病患紀錄切成固定的重複分層五折。那張分派表會讓後續所有方法在相同訓練與驗證紀錄上比較，但它只處理「用哪些病患資料評估模型」，...
Day 16 已把兩個公開來源整理成九筆可以追溯的韓國急診檢傷與急迫度分級量表（Korean Triage and Acuity Scale, KTAS）知識單...
Day 17 把九筆可追溯的公開知識整理成平面與階層候選，但候選文件準備好，不代表病患查詢也準備好了。向量嵌入（Vector Embedding，以下簡稱 Em...
Day 18 已經讓 qwen3-embedding:4b 把文字轉成向量，今天終於要把向量拿來搜尋。但「語意接近」不是唯一的搜尋線索：規則裡的專有名詞、縮寫與...
Day 19 讓稠密檢索與字詞檢索各自排出九筆公開知識，再用相互排序融合合成混合檢索（Hybrid Retrieval）排名。五筆容易問題在三條路徑都得到滿分，...