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基于大语言模型的糖尿病智能问答系统
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作者 徐步翔 张婷 《人工智能与机器人研究》 2026年第1期1-8,共8页
为探索大语言模型在医学知识问答领域的应用,满足糖尿病患者的健康管理知识需求,本研究构建了糖尿病智能问答系统。方法上,以权威糖尿病防治指南为核心,结合爬虫采集的科普信息构建含32,104个实体、31,242个关系的本地知识图谱,采用Lang... 为探索大语言模型在医学知识问答领域的应用,满足糖尿病患者的健康管理知识需求,本研究构建了糖尿病智能问答系统。方法上,以权威糖尿病防治指南为核心,结合爬虫采集的科普信息构建含32,104个实体、31,242个关系的本地知识图谱,采用LangChain4J框架、RAG技术及前后端分离架构开发系统。结论为:该系统可精准理解患者口语化提问并提供专业通俗的解答,支持多轮对话,还整合了健康记录、饮食推荐、用药提醒等功能,在提高患者自我管理能力的同时,也能缓解医疗资源紧张的问题,具有一定的应用前景和社会价值。 展开更多
关键词 糖尿病 智能问答系统 知识图谱 langchain4j框架 健康管理
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企业级场景中大模型应用开发工具的选型分析
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作者 杨赛 《信息技术与信息化》 2025年第12期73-76,共4页
2025年,大模型技术已从概念走向量产,企业关注点不再是“能否用上大模型”,而是聚焦“如何快速、安全、低成本地实现落地”。当前低代码平台、云原生框架与模块化引擎三条技术路线并行,决策者亟需一份兼顾交付速度、治理成熟度与性能天... 2025年,大模型技术已从概念走向量产,企业关注点不再是“能否用上大模型”,而是聚焦“如何快速、安全、低成本地实现落地”。当前低代码平台、云原生框架与模块化引擎三条技术路线并行,决策者亟需一份兼顾交付速度、治理成熟度与性能天花板的选型指南。文章通过对比Dify、Spring AI Alibaba与LangChain4j在全链路开发中的真实表现——从拖拽式模板、单JAR云原生到模块组件自由组合,逐一拆解三款工具在开发、治理、性能、观测及扩展维度的优缺点,旨在为中小型企业快速验证、中大型在线业务部署及超高并发场景深度定制三类需求,提供清晰的技术选型路径,帮助企业在有限资源内做出最优技术决策。 展开更多
关键词 大模型开发工具 Java生态 Dify Spring AI Alibaba langchain4j
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