一种基于知识图谱和检索增强生成的医疗问答方法

本发明公开了一种基于知识图谱和检索增强生成的医疗问答方法，属于自然语言处理与知识管理技术领域。包括以下步骤：基于医疗文档预处理后分块得到文本块，构建摘要树；基于文本块进行实体关系抽取，构建知识图谱；构建摘要树和知识图谱的映射关系，并得到向量数据库；基于用户查询进行实体抽取与计算查询关联度，判断用户查询的检索类型并根据检索类型利用向量数据库得到对应检索结果；将检索结果输入大语言模型生成结果。针对检索增强生成在医疗领域生成智能问答质量的不足，本发明通过构建摘要树与知识图谱，形成摘要树‑知识图谱的双层索引，依据查询关联度动态分型，实现一次检索即可兼顾深度与广度，从而提升医疗问答的准确率和效率。