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摘要：生成式人工智能在医学教育领域的应用潜力巨大，但其生成的答案固有的“幻觉”问题可能导致事实性错误，影响回答的可信度。为解决这一问题，本研究结合检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation， RAG） 技术与知识图谱，构建医疗问答助手。该系统以结构化的医学知识图谱为外部知识源，通过LangChain框架实现大语言模型与图数据库（Neo4j） 的深度集成。（剩余7553字）
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基于大模型和知识图谱的问答助手构建
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