程序聚合 软件案例 深圳宝安区慢性病防治接入改造

深圳宝安区慢性病防治接入改造

2025-07-19 20:43:12
行业:医疗健康
载体:网站
技术:Java、Spring Boot、Vue、Oracle SQL Developer

业务背景

甲方委托进行宝安区慢性病防治院严重精神障碍服药补贴 | 深圳接入改造项目,沟通过程确立需要改造什么问题,提供什么接口,进行改造

功能介绍

项目有用户认证体系对接,深圳用户认证体系,对实名制用户能使用深圳市宝安区严重精神障碍患者服药补贴申报与管理系统,不兼容部分功能改造,完成在深圳中系统图片选择与上传改造,图片预览功能改造,系统UI 根据深圳UI规范进行系统UI改造。上线联调测试并上线

项目实现

项目人数2,周期半年,我负责用户认证体系对接,不兼容部分功能改造,完成在深圳中系统图片选择与上传改造,图片预览功能改造,系统UI改造,使用了Springboot+vue,遇到了上传下载的一些问题,还有一些版本问题

示例图片视频


成都分区
24小时内活跃
方向: 后端-Java、前端-小程序、
交付率:100.00%
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建立企业知识库并基于此实现检索增强生成(RAG)系统,以实时与用户交互完成问答,可以分为以下几个步骤: 1. 建立企业知识库 文档收集与解析 收集企业内部的各类文档,包括但不限于产品手册、技术文档、FAQ、政策文件等。 使用合适的工具解析这些文档,确保它们能够被系统理解。例如,使用mineru进行版面分析,或者利用多模态大模型如qwen-vlm来处理复杂文档。 文档切分 将文档按照语义段落切分成适当大小的块(chunks),保证每个chunk都能包含完整的语义信息,同时适合后续处理。 向量化 对每个chunk应用嵌入模型(如jina-embeddings-v2或BAAI提供的模型)将其转换为向量表示,以便于后续的相似度计算和检索。 2. RAG检索与问答 问题重写与查询优化 针对用户的提问,可能需要对其进行重写或分解,以更好地匹配知识库中的内容。这可以通过多种策略实现,比如多重查询、RAG融合、查询分解等。 向量检索与BM25结合 在Elasticsearch或其他搜索引擎中,结合向量检索(基于嵌入的相似度搜索)和BM25检索(基于词频-逆文档频率的文本相似度评分算法),提供更加精确的结果。 召回与重排 根据检索结果,将最相关的文档chunks召回,并通过重排模型(如big-reranker-base/big-reranker-large)进一步优化排序,提高回答的相关性和准确性。 实时交互 使用Qwen基座模型作为后端的大语言模型,根据召回的文档chunks生成最终的回答。这个过程需要高效的处理机制来实现实时响应。
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