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基于RAG和大模型技术的医疗问答系统源码及文档说明（适合高分毕业设计）

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简介：
本项目提供了一套基于检索增强生成(RAG)技术和大型语言模型的医疗领域问答系统源代码与详细文档，旨在为高校学生打造高质量毕业设计作品。 该项目是个人毕业设计项目，在答辩评审中获得了98分的高分。所有代码均已调试并通过测试，确保可以正常运行。欢迎下载使用，适合初学者学习或进阶研究。 本资源主要面向计算机、通信工程、人工智能及自动化等相关专业的学生、教师和从业者，适用于期末课程设计、大作业以及毕业设计等场景。项目具有较高的参考价值，基础扎实的用户可以在现有基础上进行修改与调整，以实现更多功能创新。

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  • 基于RAG和大模型技术的医疗问答系统源码及文档说明（适合高分毕业设计）
    优质
    本项目提供了一套基于检索增强生成(RAG)技术和大型语言模型的医疗领域问答系统源代码与详细文档，旨在为高校学生打造高质量毕业设计作品。 该项目是个人毕业设计项目，在答辩评审中获得了98分的高分。所有代码均已调试并通过测试，确保可以正常运行。欢迎下载使用，适合初学者学习或进阶研究。 本资源主要面向计算机、通信工程、人工智能及自动化等相关专业的学生、教师和从业者，适用于期末课程设计、大作业以及毕业设计等场景。项目具有较高的参考价值，基础扎实的用户可以在现有基础上进行修改与调整，以实现更多功能创新。
     
  • 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）
    优质
    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。
     
  • 毕业设计：基于知识图谱的Python医疗问答系统（含源码、数据库及说明文档）
    优质
    本项目构建了一个基于知识图谱的Python医疗问答系统，包含详细源代码、结构化数据库以及使用说明文档。旨在为用户提供准确高效的医学咨询服务。 毕业设计：Python基于知识图谱的医疗问答系统（源码 + 数据库 + 说明文档）使用技术说明 2.1 B/S访问结构 2.2 PyCharm工具简介 3. MySQL数据库 4. Django框架简介 5 系统需求分析及可行性分析 5.1 系统功能需求分析 5.2 可行性分析 5.2.1 经济可行性 5.2.2 技术可行性 5.2.3 操作可行性 5.2.4 法律可行性 6 性能需求分析 7 运行需求分析 8 数据库设计 8.1 E-R图 8.2 系统流程设计 8.3 数据库设计 9 系统功能实现 9.1 系统实现 9.1.1 管理员登录 9.1.2 后台首页 9.1.3 医疗问答页面 9.1.4 问答管理 9.1.5 修改密码 9.1.6 用户个人信息
     
  • 基于RAG的私人知识库问答系统的Python代码及文档说明（毕业设计）
    优质
    本项目为毕业设计作品，致力于开发一个基于检索增强生成(RAG)技术的私人知识库问答系统。提供详尽的Python代码实现与文档指导，助力用户高效构建个性化信息查询平台。 基于RAG的私有知识库问答系统Python源码及文档说明（毕业设计），包含详细代码注释，适合新手理解使用。该项目得分为98分，导师高度认可，是完成毕业设计、期末大作业或课程设计的理想选择。下载并简单部署后即可直接投入使用。 本项目功能完善且界面美观，操作简便，并具备强大的管理便捷性与实际应用价值。所有代码和文档均已经过严格测试调试以确保无误运行。
     
  • 毕业设计：Python医疗知识图谱问答系统（含源码、数据库及说明文档）
    优质
    本项目为基于Python开发的医疗知识图谱问答系统，旨在提供高效准确的医学信息检索服务。包含完整源代码、数据库及相关文档。 毕业设计：Python医疗知识图谱问答系统（包含源码、数据库及说明文档） 第二章 可行性分析 第三章 需求分析 3.1 医疗知识图谱的重要性 3.2 医疗知识图谱系统的需求分析 3.3 系统应用分析 第四章 总体设计 4.1 系统模块总体设计 4.2 系统总体设计 4.3 详细设计技术 第五章 详细设计与实现 5.1 详细设计 5.2 可视化系统实现过程 第六章 系统测试与性能分析 6.1 软件测试的概念 6.2 本系统的软件测试 6.3 本系统测试的总结
     
  • 基于OpenCV和Dlib的疲劳驾驶检测系统源码及文档说明（适合高分毕业设计）
    优质
    本项目提供一套完整的疲劳驾驶检测解决方案，结合了OpenCV与Dlib库的强大功能，能够实时监测驾驶员面部特征变化，准确判断其精神状态。包含详尽的源代码和使用文档，适合作为高质量毕业设计课题。 基于Opencv+Dlib的疲劳驾驶检测系统源码及文档说明（高分毕业设计）是个人大四期间完成的一个项目，在导师指导下获得认可并顺利通过评审，获得了99分的成绩。该项目代码完整且可运行，适合计算机相关专业的学生和需要进行实战练习的学习者使用，也适用于课程设计或期末作业。 该系统利用Opencv与Dlib库实现疲劳驾驶的检测功能，并提供详细的文档说明以帮助理解项目结构及操作方法。即使是没有编程经验的新手也能轻松上手并完成安装部署工作。
     
  • 基于SpringBoot+Neo4j的医疗知识图谱问答系统源码及项目说明（优质毕业设计）.zip
    优质
    这是一个采用SpringBoot和Neo4j技术构建的医疗知识图谱问答系统的开源代码与详细文档，适用于高校计算机专业学生作为高质量的毕业设计参考。 【资源说明】该资源包含项目的全部源码，下载后可以直接使用。 2、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等相关专业的课程设计、期末大作业或毕业设计项目，作为参考资料进行学习与借鉴。 3、若将此资源用作“参考资料”，如需实现其他功能，则需要能够看懂代码，并且有钻研精神，自行调试和修改。基于springboot+neo4j的医疗系统知识图谱问答算法源码及项目说明（高分毕设）.zip #### 医疗知识图谱自动问答系统 1、生成词典：运行 test/java/com/GenerateData.java 文件中的相应代码。 2、训练模型 (问题类型分类)：在test/java/com/AppGenerateDataDemo.java文件中，调用trainTextCnn 方法进行操作。 3、数据插入neo4j: 在test/java/com/AppGenerateDataDemo.java文件中执行insertNeo4j方法。 4、启动 spring boot：运行src/main/java/com/App.java 文件中的main 方法。 该系统的实际运行效果如下图所示（此处省略图片展示）。
     
  • 基于SpringBoot+Neo4j的医疗知识图谱问答系统源码及项目说明（优质毕设）
    优质
    本作品为一款高质量毕业设计成果，基于Spring Boot与Neo4j技术构建的医疗知识图谱问答系统。该项目不仅提供详尽的源代码和数据库结构，还包含详细的文档指导，旨在帮助用户快速搭建并理解该系统的核心功能与架构设计，适用于学术研究、个人学习及实际项目应用。 该项目为个人毕业设计项目，在答辩评审中获得了98分的高分。整个项目的代码已经过详细调试与测试，确保可以顺利运行，并可供他人下载使用。 本资源特别适合于计算机、通信工程、人工智能以及自动化等相关专业的学生、教师或从业人员学习参考，同时也适用于期末课程设计、大作业和毕业设计等场景。项目不仅具有较高的学术研究价值，对于有较强基础能力的学习者来说，在此基础上进行修改与调整以实现更多功能也是可行的。 该系统基于Spring Boot框架结合Neo4j图数据库技术构建了一个医疗系统的知识图谱问答平台，旨在通过先进的技术和方法为用户提供高效便捷的服务体验。
     
  • 基于Python+ChatGPT+ChatGLM4的医疗领域知识图谱问答系统（含源码、文档及数据资料）毕业设计高分项目
    优质
    这是一个结合了Python编程语言与ChatGPT和ChatGLM4模型，专为医疗领域开发的知识图谱问答系统。该项目包含完整的源代码、详细文档以及相关数据集，是追求学术成就学生的理想选择。 【资源说明】毕业设计基于Python+chatGPT+chatGLM4医疗领域知识图谱(Neo4j)的问答系统源码、详细文档及全部数据资料（高分项目） 该项目是个人高分毕业设计项目的代码，已获得导师的认可并顺利通过答辩评审，得分高达95。资源中的所有项目代码均已在mac和Windows 10/11操作系统上成功测试运行，请放心下载使用。 本项目适用于计算机相关专业的在校学生、老师或企业员工，包括但不限于软件工程、计算机科学与技术、人工智能、通信工程等专业领域，可用于毕业设计、课程作业或是初期项目的演示。此外，该项目对初学者也具有很高的学习价值和参考意义。 对于有一定编程基础的用户来说，在此基础上进行修改以实现其他功能是完全可行且推荐的做法；同时也可以直接将其用于毕设或课设项目中使用。欢迎下载资源并互相交流、共同进步！
     
  • 基于机器学习的音乐推荐系统源代码及文档说明（适用于高分毕业设计）
    优质
    本作品为一款基于机器学习技术的音乐推荐系统，旨在通过分析用户听歌历史和行为偏好来提供个性化音乐推荐。项目包含完整的源代码与详尽的技术文档，适合作为大学高评分毕业设计使用。 基于机器学习的音乐推荐系统源代码及文档说明（高分毕业设计完整代码），含有详细的代码注释，适合新手理解使用。该项目是我个人精心制作的作品，在导师的认可下获得了很高的评分，是用于毕业设计、期末大作业或课程设计的理想选择。 项目功能完善且界面美观，操作简单便捷，并具备全面的功能和高效的管理特性，具有显著的实际应用价值。所有代码均已经过严格的调试测试以确保其正常运行。