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本项目设计并实现了一个基于知识图谱 RAG 与大语言模型的医疗智能问答系统。系统以 DiseaseKG 医疗数据集为基础,依托 Neo4j 构建包含 4.4 万实体与 31 万关系的领域知识图谱;结合 BERT 命名实体识别与 32B 大模型意图识别,通过精确的图谱检索与受控的答案生成,有效缓解大模型在医疗场景中的幻觉问题,显著提升回答的准确性与可靠性。
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大屏数据可视化 Big screen data visualization demo
这是一个针对ECharts2.x版本的Java类库,实现了所有ECharts中的Json结构对应的Java对象,并且可以很方便的创建Option,Series等
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