Medical-Graph-RAG

Medical-Graph-RAG是一个专门为医疗领域构建的图形RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统。该系统通过整合图数据库和大型语言模型（LLM），旨在提高医疗数据的检索和生成效果。它使用了Neo4j作为图数据库，并通过ChatGPT等LLM进行自然语言处理，能够帮助医疗专业人员更高效地处理和查询医疗信息。

使用场景：

1. 医疗记录查询：通过构建病人病历的图谱，医生可以快速查询病人的症状、历史病历及相关治疗方案，提高诊断效率。

2. 知识库构建：医疗机构可以利用该系统将不同医疗数据资源整合成知识图谱，以便于后续的知识发现和智能问答。

3. 临床决策辅助：系统可以提供基于患者具体情况的治疗建议，帮助医生做出更为精准的临床决策。

4. 教育与培训：医学教育中可以借助该系统帮助学生理解复杂的医学概念和临床情境，提高学习的互动性和实用性。

总体而言，Medical-Graph-RAG为医疗行业提供了一种能够有效管理和利用丰富医疗数据的工具，具有广泛的应用潜力。