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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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《Python+知识图谱大模型AI医疗问答系统》任务书

一、项目背景与目的

随着人工智能技术的快速发展，其在医疗领域的应用日益广泛。为了提高医疗服务的效率和质量，满足患者对医疗健康信息的迫切需求，本项目旨在开发一个基于Python、知识图谱和大模型的AI医疗问答系统。该系统能够利用先进的自然语言处理技术和知识图谱技术，实现对医疗问题的快速、准确回答，为患者提供个性化的医疗建议，辅助医生进行诊断与治疗。

二、研究内容

知识图谱的构建：从权威的医疗数据库、医学文献、在线医疗平台等渠道收集医疗数据，利用知识图谱构建技术将这些数据整合到一个统一的图谱中，包括医疗实体、属性、关系等信息的表示。
自然语言处理技术的应用：利用Python编程语言及其相关的自然语言处理库（如spaCy、NLTK等），对用户提问进行分词、词性标注、命名实体识别等处理，将自然语言问题转化为结构化的查询语句。
大模型的引入：结合GPT系列等大模型技术，提升系统的问答准确性和智能化水平。通过预训练模型对医疗问答数据进行微调，使系统能够更好地理解医疗问题并给出准确的回答。
个性化服务的实现：根据用户的病史、症状等个性化信息，结合知识图谱中的医疗知识进行推理和匹配，为用户提供个性化的医疗健康解决方案。
系统的集成与测试：将上述模块集成到一个完整的系统中，进行功能测试和性能测试，确保系统的稳定性和可靠性。

三、技术要求

编程语言：Python
数据库：MySQL（用于存储用户信息和问答数据）、Neo4j（用于构建知识图谱）
自然语言处理库：spaCy、NLTK等
大模型框架：Hugging Face的Transformers库（用于加载和微调GPT系列模型）
Web框架：Flask或Django（用于开发后端服务，处理用户请求）
前端技术：HTML、CSS、JavaScript及Vue.js等（用于构建用户友好的界面）

四、预期成果

一个功能完善的AI医疗问答系统：该系统能够实现对医疗问题的快速、准确回答，为用户提供个性化的医疗建议。
一份详细的开发文档：包括系统的架构设计、模块划分、技术选型及实现过程等内容的详细描述。
一份实验报告：对系统进行功能测试和性能测试的实验结果和分析。

五、任务分工与时间安排

任务分工 ：
- 组长：负责项目的整体规划和协调，以及开发文档的撰写。
- 成员A：负责知识图谱的构建和自然语言处理技术的应用。
- 成员B：负责大模型的引入和个性化服务的实现。
- 成员C：负责系统的集成与测试，以及前端界面的开发。
时间安排 ：
- 第1-2周：进行项目背景调研和技术准备。
- 第3-4周：完成知识图谱的构建和自然语言处理技术的应用。
- 第5-6周：引入大模型技术并实现个性化服务。
- 第7-8周：进行系统的集成与测试，开发前端界面。
- 第9周：撰写开发文档和实验报告，进行项目总结。