AI医疗智能客服实践项目
案例介绍
答、医学术语解析，强化大模型与医疗场景的绑定，提升问答与文本生成的专业性。
实操环境
Python 3.10、PyTorch、TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0、LangChain、chroma、Streamlit、Transformers
1. RAG流水线开发：基于LangChain框架搭建RAG检索流程，使用mxbai-embed-large将文档向量化，通过chroma
构建向量库，实现检索增强与上下文管理；
2. 大模型微调：基于TinyLlama基模，使用医疗领域语料进行微调，优化模型的医疗专业表达能力；
3. 系统部署：通过Streamlit搭建简易前端界面，实现问答交互、术语解析、报告生成功能，对接后端RAG流水线与微
调后的大模型；
4. 功能验证：输入医学术语或影像特征，验证系统问答准确性、术语解析专业性、报告生成规范性。
AI医疗智能客服实践项目
案例介绍
搭建医疗影像领域RAG问答系统，基于TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0基模进行医疗领域微调，实现医疗影像报告RAG问
答、医学术语解析，强化大模型与医疗场景的绑定，提升问答与文本生成的专业性。
实操环境
Python 3.10、PyTorch、TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0、LangChain、chroma、Streamlit、Transformers
1. RAG流水线开发：基于LangChain框架搭建RAG检索流程，使用mxbai-embed-large将文档向量化，通过chroma
构建向量库，实现检索增强与上下文管理；
2. 大模型微调：基于TinyLlama基模，使用医疗领域语料进行微调，优化模型的医疗专业表达能力；
3. 系统部署：通过Streamlit搭建简易前端界面，实现问答交互、术语解析、报告生成功能，对接后端RAG流水线与微
调后的大模型；
4. 功能验证：输入医学术语或影像特征，验证系统问答准确性、术语解析专业性、报告生成规范性。
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