一种医疗对话中响应知识密度的自适应调控方法及系统

本发明公开了一种医疗对话中响应知识密度的自适应调控方法及系统，属于人工智能与人机对话技术领域。本发明旨在解决现有医疗对话系统响应内容的专业性水平固定或不可控，导致医患沟通效率低下的技术问题。该方法包括以下步骤：首先，基于医疗领域语料库构建专业词典，并计算其中每个医疗实体的知识强度分数，从而建立一种对话响应的知识密度量化方法；其次，获取多轮对话历史和用户当前提问，并从中提取对话上下文特征、历史知识密度序列特征以及医疗实体特征，通过融合这些特征，预测出下一步响应应达到的目标知识密度；最后，将预测出的目标知识密度作为约束条件，结合检索增强生成(RAG)框架与大型语言模型(LLM)，生成知识密度受控的自然语言答复。