毕业设计题目：基于大语言模型的医药问答研究

简介

本毕业设计旨在利用大语言模型技术，构建一个智能医药问答系统。随着人工智能技术的发展，医药领域对于智能化解决方案的需求越来越大。传统的医药问答系统往往只能提供静态的、预先设定好的答案，无法灵活应对复杂的实际问题。而基于大语言模型的医药问答系统则可以通过学习大量的医药相关知识，具备更强的语义理解与推理能力，能够更准确、全面地回答用户提出的问题。

本设计将采用目前较为先进的大语言模型技术，如GLM、Llama等，作为核心模型。通过对大量的医药相关数据进行预训练和微调，使得系统能够具备丰富的医药知识和语义理解能力。同时，设计合适的问答匹配算法和交互界面，使得用户能够方便地提出问题，并获得准确、及时的回答。

本设计的主要目标包括：

  1. 构建一个基于大语言模型的医药知识图谱，包括药品信息、疾病诊断、治疗方案等方面的知识，并实现知识的动态更新和扩展。
  2. 开发一个智能问答系统，能够根据用户提出的问题，通过匹配算法和语义理解，准确地回答问题，并提供相关的解释和推荐。
  3. 设计一个友好的交互界面，使得用户能够方便地提问，并获得直观、易懂的答案。

通过完成以上目标，本设计将为医药领域提供一个智能化的问答解决方案，提高医药信息的获取效率和准确性，为医疗工作和患者提供更好的服务和支持。

相关技术

  1. 大语言模型：选择先进的大语言模型，如GPT-3、BERT等，用于训练和生成医药领域的问答模型。这些模型具备强大的语义理解和生成能力，能够根据输入的问题生成准确的回答。

  2. 自然语言处理（NLP）：利用NLP技术对用户提出的问题进行语义分析、实体识别、关键词提取等处理，以便更好地理解用户意图和问题的含义。

  3. 语义匹配算法：通过使用语义匹配算法，如词向量匹配、句子相似度计算等，将用户提出的问题与预训练的医药知识进行匹配，找到最相关的答案。

  4. 医药知识图谱：构建一个医药领域的知识图谱，包括药品信息、疾病诊断、治疗方案等方面的知识。可以使用图数据库等技术来存储和查询知识图谱。

  5. 数据集：收集和整理医药领域的数据集，包括医学文献、药品说明书、疾病诊断标准等，用于训练和验证问答模型的准确性和效果。

  6. 用户界面设计：设计一个友好的用户界面，使用户能够方便地输入问题，并获得直观、易懂的答案。可以使用前端开发技术，如HTML、CSS、JavaScript等，来实现用户界面的交互和展示。

  7. 模型评估和优化：对问答模型进行评估和优化，包括准确性、响应时间、系统的稳定性等方面。可以使用评估指标，如准确率、召回率、F1值等，来评估模型的性能。

开源大模型

  1. 清华大学的GLM和ChatGLM

PyTorch
DeepSpeed
Apex

  1. Meta AI的LLama

  2. 斯坦福基于LLama的Alpaca

其他模型

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