基于LangChain与大模型的医疗问答系统研究

随着人工智能技术的迅猛发展，医疗问答系统已成为医疗信息检索和知识获取的重要工具。医疗领域涉及大量医学术语、复杂的疾病症状和治疗方案，传统查询方式难以高效、准确地满足医护人员和患者的信息需求。相比传统国内搜索引擎和原生开源大语言模型(LLMs)，基于LangChain的大模型医疗问答系统能够提供更高质量的答案，显著提升医疗知识检索的效率和精准度。因此，本研究提出了一种基于LangChain与大模型的医疗智能问答系统，结合命名实体识别(NER)、图谱查询和对话分析等技术，构建了一个专注于医疗领域的知识图谱及其查询与生成模块。通过设计和优化Prompt提示词，Agent Tool提升了大模型生成更精准、高质量医疗问答的能力。研究结果表明，该系统在医疗问答任务中的表现优异，准确度、方案可行性和上下文相关性等指标显著优于传统LLMs和国内知名大模型。该系统通过与大规模医疗知识图谱的结合，能够深入理解复杂的医疗问题，并提供精准的回答，呈现可视化图谱展示图，更直观地给用户反馈，同时具备较高的数据安全性和可迁移性。