1. 整体技术栈
采用"知识检索+大模型生成"的双引擎架构：
前端层：React构建的跨平台交互界面，支持图文/语音多模态输入
服务层：Flask+Django实现微服务，集成LLaMA3与DeepSeek-R1模型
数据层：Neo4j知识图谱+Milvus向量数据库，存储3.7万医疗实体关系
基础设施：Kubernetes容器化部署，支持A100/H100 GPU弹性伸缩
2. 核心技术指标
模块技术方案性能指标知识检索BM25+向量混合检索召回率提升27%语义理解BERT-BiLSTM-CRF模型F1值0.92答案生成DynamicRAG动态调整响应时间<1.2秒多轮对话注意力机制优化支持5.2轮次追问
三、核心功能模块
1. 智能知识库构建
多源数据整合：对接PubMed等10+权威数据源，日均更新2万条数据
知识处理流水线：
实体识别：改进的RIGP模型实现疾病/药品/基因抽取
关系抽取：Global Pointer机制加速关联发现
质量校验：基于临床指南的自动校验规则
动态向量化：采用BioBERT预训练模型生成768维医学语义向量
2. 检索增强引擎
混合检索策略：
关键词检索：优化BM25算法处理医学术语
语义检索：Faiss索引实现毫秒级向量匹配
自适应调整：
简单问题：返回Top3相关段落
复杂问题：动态扩展至20篇文献交叉验证
3. 问答服务层
意图识别：RISAM模型实现89%分类准确率，区分患者咨询/医生专业查询
答案生成：
检索结果与大模型生成内容加权融合
自动标注PMID来源确保可追溯性
安全机制：
敏感信息过滤：实时检测并脱敏患者隐私数据
置信度阈值：低于0.7的答案触发人工审核
四、创新亮点
领域自适应RAG：
设计医学术语增强模块，在标准RAG流程中增加ICD编码映射层
小语种支持：针对东南亚用户优化泰语/越南语医学翻译
动态知识更新：
构建临床指南变更监测器，重要更新24小时内同步
医生反馈闭环：错误答案标注自动触发知识库修订
多模态交互：
支持皮肤病变图片查询，集成ResNet50视觉模型
语音问答适配老年人群体，方言识别准确率85%