基于RAG和大模型技术的医疗问答系统（适用于毕设、课设、实训、大作业及竞赛项目）

简介：
本项目开发了一种结合检索增强生成(RAG)与先进大模型技术的创新性医疗问答系统，旨在为用户提供精准且个性化的医学咨询解答服务。该系统特别适合于毕业设计、课程实验、实习实践以及各类学术竞赛项目中的应用研究，具有重要的科研和实用价值。 基于 RAG 与大模型技术的医疗问答系统利用 DiseaseKG 数据集与 Neo4j 构建知识图谱，并结合 BERT 的命名实体识别及34b 大模型的意图识别，通过精确的知识检索和问答生成提升在医疗咨询中的性能。此项目工程资源经过严格测试运行且功能上已验证可行，可实现复现复刻。 【资源内容】：包含源码、工程文件以及说明文档等资料，答辩评审平均分达到96分，质量可靠，请放心下载使用；这些资料可以帮助你快速搭建出类似的功能系统，并为设计报告提供参考依据。所有项目代码都经过测试运行并确认功能正常。 【项目价值】：适用于相关项目的开发工作、毕业设计课程作业的完成以及学科竞赛比赛等应用场景中，亦可作为初期项目立项和学习练手的理想选择；此资源不仅能够帮助你复刻出高质量的功能系统，还可以为后续扩展开发提供灵感与支持。 【额外帮助】：如在使用过程中遇到任何问题或需要进一步的技术指导，请随时联系。我会尽力解答你的疑问并给予必要的帮助。同时，若有需求获取相关开发工具、学习资料等资源，也欢迎提出请求，我将尽可能为你提供所需信息和鼓励你不断进步与成长。 下载后请先阅读附带的说明文件（如有）；不同项目包含的具体资源会有所差异，请注意查看目录结构并合理利用。此工程可以被复现或修改以实现更多功能扩展，在开源学习和技术交流方面具有重要参考价值，但请注意勿将其用于商业用途。