【大模型➕知识图谱】大模型结合医疗知识图谱：解锁智能辅助诊疗系统新范式
【大模型➕知识图谱】大模型结合医疗知识图谱：解锁智能辅助诊疗系统新范式
- 大模型结合医疗知识图谱：解锁智能辅助诊疗系统新范式
- 引言
- 一、系统架构
- 1.1 系统架构图
- 1.2 架构模块说明
- 1.2.1 用户输入
- 1.2.2 大模型（语义理解与意图识别）
- 1.2.3 Agent（问题解析与任务分配）
- 1.2.4 问题转化为Cypher查询语句
- 1.2.5 Neo4j图数据库（知识图谱检索）
- 1.2.6 检索结果整合
- 1.2.7 输出结果
- 二、代码实现
- 2.1 知识图谱构建
- 2.2 Agent设计与问题解析
- 2.3 在Neo4j中检索信息
- 2.4 结果整合与输出
- 三、系统优化与扩展
- 3.1 依托专家历史诊治病案进行医疗知识图谱构建
- 3.1.1 数据来源
- 3.1.2 数据转换与导入
- 3.1.3 自动化构建
- 3.2 基于DeepSeek的医疗大模型微调的实现方法
- 3.2.1 数据预处理
- 3.2.2 微调配置
- 3.2.3 微调与验证
- 四、总结与展望
大模型结合医疗知识图谱：解锁智能辅助诊疗系统新范式
引言
在人工智能技术迅猛发展的浪潮下，大模型与知识图谱在医疗领域的应用探索，正逐渐成为科研与行业实践的焦点。本文将深入剖析如何巧妙融合大模型卓越的语义理解能力与知识图谱结构化的知识体系，匠心打造一个智能辅助诊疗系统。此系统借助大模型的提示工程，或是基于Agent的精妙设计来实现问题的语义理解，运用Cypher语言在Neo4j图数据库中高效检索信息，再通过精心微调的领域大模型整合答案，不仅能显著提升诊断的准确性，还能为医护人员提供更高效、精准的支持，为医疗行业的智能化转型注入强劲动力。
一、系统架构
1.1 系统架构图
下面展示的是系统完整的逻辑架构，它清晰呈现了从用户输入问题到获得输出结果的全流程：
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