引言
随着人工智能技术的飞速发展，大模型与知识图谱在医疗领域的应用正逐渐成为科研与行业实践的焦点。本文将深入剖析大模型与知识图谱的结合，揭示其在医疗辅助诊疗系统中的应用价值。
一、系统架构
1.1 系统架构图
（此处插入系统架构图）
1.2 架构模块说明
1.2.1 用户输入
用户输入是系统的起点，包括患者症状描述、医疗问题等。
1.2.2 大模型（语义理解与意图识别）
大模型负责理解用户输入的语义和意图，为后续处理提供基础。
1.2.3 Agent（问题解析与任务分配）
Agent模块负责将用户问题解析为具体的任务，并将任务分配给相应的处理模块。
1.2.4 问题转化为Cypher查询语句
将问题转化为Cypher查询语句，以便在Neo4j图数据库中进行检索。
1.2.5 Neo4j图数据库（知识图谱检索）
Neo4j图数据库存储医疗知识图谱，负责处理Cypher查询语句，并返回检索结果。
1.2.6 检索结果整合
整合检索结果，为用户提供诊断建议。
1.2.7 输出结果
将诊断建议以可视化的方式呈现给用户。
二、代码实现
2.1 知识图谱构建
# 代码示例：知识图谱构建
2.2 Agent设计与问题解析
# 代码示例：Agent设计与问题解析
2.3 在Neo4j中检索信息
# 代码示例：在Neo4j中检索信息
2.4 结果整合与输出
# 代码示例：结果整合与输出
三、系统优化与扩展
3.1 依托专家历史诊治病案进行医疗知识图谱构建
3.1.1 数据来源
从专家历史诊治病案中获取数据。
3.1.2 数据转换与导入
将数据转换为Neo4j图数据库可接受的格式，并导入数据库。
3.1.3 自动化构建
利用自动化工具构建医疗知识图谱。
3.2 基于DeepSeek的医疗大模型微调的实现方法
3.2.1 数据预处理
对数据进行预处理，以提高模型性能。
3.2.2 微调配置
配置微调参数，包括学习率、批次大小等。
3.2.3 微调与验证
在医疗数据集上进行微调，并验证模型性能。
四、总结与展望
大模型与知识图谱的结合在医疗辅助诊疗系统中具有巨大潜力。随着技术的不断发展，未来将会有更多创新应用出现，为医疗行业带来更多福祉。