Medical-Graph-RAG
让医疗AI回答有据可查，告别凭空捏造
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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 842
使用教程
ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。
环境要求
- Python 3.10+
- Neo4j 或兼容图库
- 医学语料
安装与启动步骤
-
1克隆
面向医疗领域的图谱增强 RAG。
git clone https://github.com/ImprintLab/Medical-Graph-RAG.git cd Medical-Graph-RAG -
2装依赖
含图数据库与嵌入模型依赖。
pip install -r requirements.txt -
3建医学图谱
用自带脚本抽取实体关系并入库。
python build_graph.py --input data/ --db neo4j -
4问答
先检索子图，再交给模型生成答案。
python query.py --q "高血压的一线用药有哪些"
如何确认成功
回答里能给出实体关系路径作为依据。
注意事项
- 医疗场景输出必须人工复核，不能直接当诊疗建议。
- 图谱质量取决于抽取模型，术语要做同义词归一。
- 涉及患者数据要脱敏并遵守合规要求。
核心亮点
- 将知识图谱与RAG结合，显著提升医学问答的可解释性和证据可追溯性
- 基于ACL 2025论文实现，方法有学术背书，结构清晰易于复现
- 提供完整的评估流程和指标，便于量化系统效果
不足之处
- 依赖外部医学知识图谱的构建质量，图谱更新需人工维护
- 文档/社区待观察
适用场景
- 临床辅助决策支持，为医生提供带证据的诊疗参考
- 患者健康咨询，提供基于医学文献的可靠解答
- 医学教育，辅助学生理解疾病关联和循证依据
替代项目
GraphRAG、LightRAG、MedRAG
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