引言
岐黄问道，作为国内首个垂直中医大模型，自2023年7月28日正式发布以来，就引起了广泛关注。这一大模型基于大量的中医知识和数据，通过人工智能技术实现了对中医诊疗的智能化辅助。本文将深入解析岐黄问道大模型背后的数据集，揭示其如何将中医智慧转化为可操作的AI模型。
数据集来源
岐黄问道大模型的数据集主要来源于以下几个方面：
中医知识图谱数据：包括中医基础理论、中药学、方剂学、诊断学、治疗学等领域的知识，涵盖了中医学的基本概念、术语、规律等。
中医古籍和文献数据：收集了1500本中医古籍和文献，这些文献包含了丰富的中医理论和实践经验。
真实中医专家医案数据：收集了10万份真实中医专家的医案数据，这些数据包含了大量的临床诊疗信息。
脉象、舌象、经络、穴位数据：收集了10万条脉象、舌象、经络、穴位数据，这些数据有助于AI模型更准确地理解和分析中医诊断。
真实的中医临床诊疗数据：包括200万条真实的中医临床诊疗数据，这些数据包含了患者的症状、体征、诊断、治疗方案等信息。
数据处理与模型构建
数据清洗与预处理：在构建数据集之前，需要对原始数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、纠正错误数据、标准化数据格式等。
知识图谱构建：基于中医知识图谱数据，构建中医知识图谱，将中医知识以图谱的形式进行组织，便于AI模型理解和应用。
预训练模型：利用通用的预训练模型，如BERT、GPT等，结合中医知识图谱数据进行微调，使模型更好地理解中医思维和知识。
模型训练与优化：基于中医领域预训练模型，通过奖励模型—强化学习机制，不断迭代和优化模型，提升模型的准确性和鲁棒性。
应用场景
岐黄问道大模型在以下场景中具有广泛应用：
中医辅助诊疗：根据患者的症状、体征等信息，提供中医诊断和治疗方案。
中医养生调理：根据用户的亚健康问题，提供个性化的养生方案，包括中药、食疗、茶饮等。
中医教育：为中医学生和从业者提供丰富的中医知识和实践经验。
中医科研：为中医科研人员提供数据支持和分析工具。
总结
岐黄问道大模型通过整合大量的中医知识和数据，实现了对中医诊疗的智能化辅助。其背后的数据集不仅包含了中医知识图谱、古籍文献、临床诊疗数据等，还体现了中医专家的实践经验。随着AI技术的不断发展，岐黄问道大模型有望在中医领域发挥更大的作用，为中医药事业的发展贡献力量。