MediAtlas
可运行原型从 medical_disease_db 长出来的医学证据工作台。FastAPI + Vue 3 做对话,BM25、向量、同源图谱和重排接到同一条检索链上;权威模式只走已核验公开来源,探索模式才打开历史疾病文档。回答必须带出处,急症和个体剂量规则先于模型。本地可运行,未经临床验证。
这些项目沿着同一条线走:先把检索、图谱和接口拆开练,再接到一个能回答医疗问题的工作台。它们跑在本地,没有对外发布的版本。
从 medical_disease_db 长出来的医学证据工作台。FastAPI + Vue 3 做对话,BM25、向量、同源图谱和重排接到同一条检索链上;权威模式只走已核验公开来源,探索模式才打开历史疾病文档。回答必须带出处,急症和个体剂量规则先于模型。本地可运行,未经临床验证。
本地能跑通整条对话与检索链,还没有对外发布。
stu-neoj4 的图谱实验。以疾病为中心,接入症状、药物、科室、检查、宜忌食物等 8 类实体和 11 种关系;PaddleNLP 做抽取,GLM 把问句写成 Cypher,再交给带历史的问答链和可调度天气、图谱查询的 Agent。
先把实体和关系建起来,再接到自然语言问答。
stu_rag 把检索拆开练:文本/PDF/图片加载、切分、Chroma 持久化、BM25、FlagEmbedding 向量化与重排、RRF 混合排序,最后接到 LangChain 问答链。后面 MediAtlas 里的多路召回,就是从这里接上去的。
把加载、切分、召回和融合拆开练。
写代码之前先写下要解决的具体麻烦,避免为了技术而技术。
把最不确定的一环先跑通,再决定要不要继续投入。
记录掉过的坑,让下一次的自己少走一点弯路。
MediAtlas 是个人学习与研究工作台,不是诊疗工具。已公开的仓库会附 GitHub 链接;其余练习仍只在本地。想知道我在做什么,可以看关于页

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