IvyGPT

让AI看病像医生一样,边问边推理,给出透明诊断路径

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 11 👀 关注 2
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 57
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源模型,可自行部署,完全免费。

项目预览

IvyGPT 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队WangRongsheng
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源模型,可自行部署,完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
技术栈/模型large-language-models,llm
GitHub 星标★ 57
上线时间2023-06-24 00:00:00
代码更新2024-09-29
仓库体积907 KB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

IvyGPT 是清华大学智能产业研究院(CICAI)在 CICAI 2023 上发布的中文医疗领域交互式路径语言模型。它旨在解决通用大模型在医疗场景下专业知识不足、推理不透明的问题,通过引入“交互式路径”机制,让模型在生成诊断或建议时,能够显式地展示推理步骤,并支持用户与模型进行多轮交互,逐步细化问题或修正方向。其核心能力包括:基于中文医疗语料的微调、路径化推理输出、以及交互式对话管理。项目提供了官方训练和推理代码,方便研究者和开发者复现和二次开发。作为早期学术项目,IvyGPT 更侧重于验证交互式推理在医疗领域的可行性,而非提供完整的生产级部署方案。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 57

技术标签

核心亮点

  • 交互式路径推理,模型输出可解释的推理步骤,增强医疗决策可信度
  • 专注中文医疗领域,针对中文医学术语和表达进行了优化
  • 提供官方训练代码,便于学术复现和基于医疗数据微调

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 项目处于早期阶段,功能完整性和稳定性未经大规模验证

适用场景

  • 辅助医生进行临床诊断,提供可解释的推理建议
  • 用于医学教育,模拟问诊过程,训练医学生的临床思维
  • 作为医疗问答系统的推理引擎,提升回答的准确性和透明度

替代项目

MedicalGPT、ChatDoctor、HuatuoGPT

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