项目简介

"临床专科对话系统"是一个结合了知识图谱和大语言模型的智能对话系统。该系统旨在通过构建临床专科相关的知识图谱，并利用大语言模型的生成能力，以专科医护的口吻回答用户的问题。

在这个示例中，我们将以心脏科的专科资料为基础，模拟如何通过该代码建立知识图谱，并实现基于知识检索的生成式问答（RAG，Retrieval-Augmented Generation）。

一、数据采集

心脏科示例

我们需要收集心脏科相关的专业资料，包括：

• 心脏疾病的种类（如冠心病、心肌炎、心律失常等）

• 症状（如胸痛、心悸、呼吸困难）

• 检查方法（如心电图、超声心动图）

• 治疗手段（如药物治疗、介入治疗、手术治疗）

• 药物（如β受体阻滞剂、钙通道阻滞剂）

数据格式

我们可以将这些资料整理为结构化的文本，或者存储为CSV、JSON等格式，便于后续处理。

二、知识抽取

知识抽取部分主要是从文本中提取实体和关系。

心脏科示例

我们需要从心脏科的文本资料中提取：

• 实体：疾病、症状、检查方法、治疗手段、药物等

• 关系：疾病-症状、疾病-检查方法、疾病-治疗手段、药物-治疗疾病

示例代码

import re

# 示例文本
text = "冠心病的主要症状包括胸痛和呼吸困难。常用的检查方法有心电图和冠状动脉造影。治疗手段包括药物治疗和手术治疗。常用药物有β受体阻滞剂。"

# 提取实体的正则表达式
disease_pattern = r"(冠心病|心肌炎|心律失常)"
symptom_pattern = r"(胸痛|心悸|呼吸困难)"
test_pattern = r"(心电图|超声心动图|冠状动脉造影)"
treatment_pattern = r"(药物治疗|介入治疗|手术治疗)"
drug_pattern = r"(β受体阻滞剂|钙通道阻滞剂)"

# 提取实体
diseases = re.findall(disease_pattern, text)
symptoms = re.findall(symptom_pattern, text)
tests = re.findall(test_pattern, text)
treatments = re.findall(treatment_pattern, text)
drugs = re.findall(drug_pattern, text)

# 输出结果
print("疾病：", diseases)
print("症状：", symptoms)
print("检查方法：", tests)
print("治疗手段：", treatments)
print("药物：", drugs)

输出：

疾病：['冠心病']
症状：['胸痛', '呼吸困难']
检查方法：['心电图', '冠状动脉造影']
治疗手段：['药物治疗', '手术治疗']
药物：['β受体阻滞剂']

关系抽取

接下来，我们需要从句子中提取实体之间的关系。例如：

• 冠心病 有症状 胸痛

• 冠心病 检查方法 心电图

• 冠心病 治疗手段 药物治疗

可以使用依存句法分析或预训练的关系抽取模型来实现。这部分代码可能涉及到NLP库，如spaCy或HanLP。

三、知识图谱构建

将抽取的实体和关系构建成三元组（subject, predicate, object），然后建立知识图谱。

心脏科示例

使用提取的实体和关系，构建三元组。例如：

• ("冠心病", "有症状", "胸痛")

• ("冠心病", "检查方法", "心电图")

• ("冠心病", "治疗手段", "药物治疗")

• ("药物治疗", "使用药物", "β受体阻滞剂")

示例代码

# 构建三元组
triples = [
    ("冠心病", "有症状", "胸痛"),
    ("冠心病", "有症状", "呼吸困难"),
    ("冠心病", "检查方法", "心电图"),
    ("冠心病", "检查方法", "冠状动脉造影"),
    ("冠心病", "治疗手段", "药物治疗"),
    ("冠心病", "治疗手段", "手术治疗"),
    ("药物治疗", "使用药物", "β受体阻滞剂")
]

四、知识图谱存储与查询

原始代码

将知识图谱存储在图数据库中，如Neo4j，并提供查询接口。

心脏科示例

我们可以使用Neo4j来存储上述三元组，并通过Cypher查询语言进行查询。

示例代码

from py2neo import Graph, Node, Relationship

# 连接到Neo4j数据库
graph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "password"))

# 清空数据库
graph.delete_all()

# 创建节点和关系
for subj, pred, obj in triples:
    subj_node = Node("Entity", name=subj)
    obj_node = Node("Entity", name=obj)
    graph.merge(subj_node, "Entity", "name")
    graph.merge(obj_node, "Entity", "name")
    rel = Relationship(subj_node, pred, obj_node)
    graph.merge(rel)

查询示例

# 查询冠心病的症状
query = """
MATCH (d:Entity)-[r:有症状]->(s:Entity)
WHERE d.name = '冠心病'
RETURN s.name AS symptom
"""

results = graph.run(query)
for record in results:
    print(record["symptom"])

输出：

胸痛
呼吸困难

五、问题解析

原始代码

将用户的自然语言问题解析为可执行的查询，提取意图和关键实体。

心脏科示例

用户问题示例：“冠心病有哪些症状？”

我们需要解析出：

• 意图：查询症状

• 实体：“冠心病”

示例代码

# 用户问题
question = "冠心病有哪些症状？"

# 意图识别（简单关键词匹配）
if "症状" in question:
    intent = "查询症状"
else:
    intent = "未知"

# 实体识别
entities = re.findall(disease_pattern, question)

print("意图：", intent)
print("实体：", entities)

输出：

意图：查询症状
实体：['冠心病']

六、知识检索

原始代码

根据解析的意图和实体，从知识图谱中检索相关信息。

心脏科示例

使用上一步得到的意图和实体，构造查询，从知识图谱中获取答案。

示例代码

if intent == "查询症状" and entities:
    disease = entities[0]
    query = f"""
    MATCH (d:Entity)-[r:有症状]->(s:Entity)
    WHERE d.name = '{disease}'
    RETURN s.name AS symptom
    """
    results = graph.run(query)
    symptoms = [record["symptom"] for record in results]
  print(f"{disease}的症状有：{', '.join(symptoms)}。")

输出：

冠心病的症状有：胸痛, 呼吸困难。

七、回答生成

原始代码

利用大语言模型（如GPT）将检索到的知识生成自然语言回答，可能还会定制的口吻。

心脏科示例

我们可以将检索到的信息传递给大语言模型，如GPT-4，生成专业且通俗的回答。

示例代码

# 假设我们有一个函数generate_answer，用于调用大语言模型
def generate_answer(disease, symptoms):
  prompt = f"请详细介绍一下{disease}的症状，包括：{', '.join(symptoms)}。"
    # 调用大语言模型（伪代码）
    answer = call_language_model(prompt)
    return answer

# 使用检索到的症状生成回答
answer = generate_answer(disease, symptoms)
print(answer)

由于无法实际调用大语言模型，这里假设生成的回答如下：

冠心病的主要症状包括胸痛和呼吸困难。其中，胸痛常在劳累或情绪激动时出现，休息后可缓解；呼吸困难可能在活动时加重，需引起重视。

综合示例：实现RAG

通过上述步骤，我们实现了将知识图谱与大语言模型相结合的RAG系统。当用户提出问题时：

这种方法的优势在于：

• 专业性：确保回答的准确性和专业性。

• 流畅性：大语言模型保证了语言的流畅和自然。

• 可扩展性：知识图谱可以不断更新和扩充，适应新的知识。