计算机毕业设计Python+大模型中医养生问答系统 知识图谱 医疗大数据 中医可视化 机器学习 深度学习 人工智能 大数据毕业设计

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作者简介:Java领域优质创作者、CSDN博客专家 、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验,被多个学校常年聘为校外企业导师,指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导,有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作

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论文标题:Python+大模型中医养生问答系统的设计与实现

摘要

随着人们健康意识的增强,中医养生知识逐渐受到广泛关注。然而,中医养生信息的获取渠道零散,质量参差不齐,难以满足广大民众对健康生活的需求。本文旨在设计并实现一个基于Python编程语言和大模型技术的中医养生问答系统,该系统能够整合优质中医养生资源,提供准确、智能化的问答服务,促进用户间的经验分享与互动交流。本文详细介绍了系统的需求分析、架构设计、功能实现以及测试评估过程,验证了系统的可行性和实用性。

关键词

Python;大模型;中医养生;问答系统;智能化

一、引言

中医作为中华民族瑰宝,其独特的健康养生理念和方法在调节人体机能、预防疾病、增强体质方面展现出独特优势。然而,当前中医健康养生知识的传播渠道虽多,但信息零散、质量参差不齐,缺乏一个系统化、权威性的交流平台。因此,构建一个中医健康养生问答系统,不仅能够整合优质中医养生资源,还能促进用户间的经验分享与互动交流,满足广大民众对健康生活的追求。

二、系统需求分析

本系统主要面向对中医养生感兴趣的广大民众,提供中医养生知识的问答服务。根据市场调研和用户访谈,系统需具备以下功能:

  1. 用户注册与登录:用户可以通过手机号或邮箱注册并登录系统。
  2. 养生常识问答:用户可以通过输入问题,获取系统提供的中医养生常识回答。
  3. 用户互动交流:用户可以在系统中发布养生心得、经验分享等,与其他用户进行互动交流。
  4. 个性化推荐:系统根据用户的历史问答记录和兴趣偏好,提供个性化的养生常识推荐。
三、系统架构设计

本系统采用前后端分离的设计架构,前端负责用户界面的展示和交互,后端负责数据处理和逻辑运算。系统架构图如下:

[系统架构图]

前端部分采用HTML、CSS、JavaScript等前端技术,构建用户友好的界面。后端部分采用Python编程语言,结合Flask或Django等Web框架,开发后端服务。数据库部分采用MySQL等关系型数据库管理系统,存储和管理用户信息、养生常识等数据。大模型部分引入GPT系列等大模型技术,用于提升系统的问答准确性与智能化水平。

四、功能实现
  1. 用户注册与登录功能实现:用户可以通过手机号或邮箱进行注册,注册成功后即可登录系统。系统会对用户的输入进行验证,确保用户信息的真实性和安全性。

  2. 养生常识问答功能实现:用户可以在系统中输入问题,系统通过大模型技术进行分析和推理,提供准确、智能化的回答。同时,系统还可以根据用户的输入,推荐相关的养生常识和文章。

  3. 用户互动交流功能实现:用户可以在系统中发布养生心得、经验分享等,其他用户可以浏览、点赞、评论等,形成互动交流的氛围。系统会对用户的发布内容进行审核,确保内容的合法性和健康性。

  4. 个性化推荐功能实现:系统根据用户的历史问答记录和兴趣偏好,采用协同过滤或内容推荐等算法,提供个性化的养生常识推荐。

五、系统测试与评估

在系统开发完成后,我们进行了全面的测试与评估工作。测试内容包括功能测试、性能测试、安全测试等。通过测试,我们验证了系统的稳定性和可靠性,确保了系统的正常运行和用户体验。

同时,我们还收集了用户的反馈意见,对系统进行了优化和改进。例如,针对用户反映的搜索速度慢的问题,我们优化了数据库查询算法;针对用户反映的界面不够美观的问题,我们重新设计了用户界面。

六、结论与展望

本文设计并实现了一个基于Python编程语言和大模型技术的中医养生问答系统。该系统能够整合优质中医养生资源,提供准确、智能化的问答服务,促进用户间的经验分享与互动交流。通过系统测试与评估,验证了系统的可行性和实用性。

未来,我们将继续优化和完善系统功能,提高系统的智能化水平和用户体验。同时,我们还将探索更多的大模型技术在中医养生领域的应用,为中医养生知识的传播和普及贡献更多的力量。

参考文献

[具体参考文献根据实际情况添加]


请注意,以上论文内容是一个框架性的示例,具体细节如系统架构图、功能实现的具体代码和算法、测试与评估的具体数据等需要根据实际研究和开发工作进行填充和完善。希望这个示例能为您撰写论文提供一定的参考和帮助。

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