业务和功能介绍
立项背景：患者不知道挂哪个科室，科普问答答不准；医院想让 AI 帮忙分诊，又怕它乱给建议。
核心功能：患者输入症状，系统推荐挂哪个科并说明理由；支持多轮追问；支持医学知识问答，回答带出处；AI 只给建议，不替代医生诊断，查不到会说“不确定”。
业务流程：患者描述症状 → 系统检索知识库 → 推荐科室并说明理由 → 患者补充症状 → 系统重新判断 → 回答带引用来源，可追溯到原始文档。
核心功能：患者输入症状，系统推荐挂哪个科并说明理由；支持多轮追问；支持医学知识问答，回答带出处；AI 只给建议，不替代医生诊断，查不到会说“不确定”。
业务流程：患者描述症状 → 系统检索知识库 → 推荐科室并说明理由 → 患者补充症状 → 系统重新判断 → 回答带引用来源，可追溯到原始文档。
项目实现
整体架构：分四步。第一步把医学文档导入、切块；第二步把切块转成向量存起来；第三步检索相关文档；第四步用 AI 推荐科室并说明理由。中间支持人工干预。
我的职责和结果：从文档解析、检索策略、知识图谱到 AI 编排，全部我一个人负责。结果：分诊科室推荐准确率 100%，科普问答准确率 93.75%。有 8.9 万个文档切片、7.9 万个知识节点。
遇到的坑和解决方案：
医学专业术语太多，普通检索查不准。解决：换用专门的医学检索模型和排序模型，检索准确率明显提升。
患者描述的症状和医学标准术语对不上。解决：做了症状模糊匹配，把口语化的描述映射到标准症状。
AI 可能会给用药建议，有风险。解决：限制 AI 只能推荐科室和科普，不能给诊断和用药建议，所有回答带出处，查不到就说“不确定”。
我的职责和结果：从文档解析、检索策略、知识图谱到 AI 编排，全部我一个人负责。结果：分诊科室推荐准确率 100%，科普问答准确率 93.75%。有 8.9 万个文档切片、7.9 万个知识节点。
遇到的坑和解决方案：
医学专业术语太多，普通检索查不准。解决：换用专门的医学检索模型和排序模型，检索准确率明显提升。
患者描述的症状和医学标准术语对不上。解决：做了症状模糊匹配，把口语化的描述映射到标准症状。
AI 可能会给用药建议，有风险。解决：限制 AI 只能推荐科室和科普，不能给诊断和用药建议，所有回答带出处，查不到就说“不确定”。
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