Python 临床知识问答与检索系统架构及实现

切分与嵌入环节：语义感知的知识组织

采用'标题 - 小节 - 表格'三级语义分段策略，对医学文献进行结构化切分。一级切分基于文档标题层级，二级切分按小节内容逻辑断点，三级切分单独处理表格、公式等特殊元素。切分后的文本块通过医疗领域预训练模型转化为向量，存储于 FAISS 或 pgvector 向量库，同时保留引用片段、页码及元数据，为后续证据溯源提供支持。

检索与重排环节：混合增强的证据召回

采用'BM25+ 向量召回+bge-reranker-large 重排'三级检索架构：首先通过 BM25 算法基于关键词匹配召回字面相关文档，同时通过向量检索获取语义相似片段，两者结果经加权融合后输入重排器。对于高优先级场景，可启用交互式重排功能，允许用户通过相关性反馈动态调整证据排序权重。

生成与对话环节：安全可控的智能交互

用户 query 经 FastAPI 接口路由至 ChatFlow 状态机，根据意图识别结果分发至不同处理节点：检索回答节点调用 RAG 链生成基于证据的响应；工具调用节点通过安全网关对接院内系统；澄清问题节点触发追问流程以消除歧义；安全拒答节点对超出系统能力范围的请求生成标准化回复。多轮对话中需维持上下文状态，支持用户通过指令进行交互式探索。

多源知识融合与可信度评估

系统采用'双引擎驱动'知识融合机制：对于结构化查询，通过 Neo4j 知识图谱查询引擎返回精确匹配结果；对于非结构化咨询，则融合医学文献向量库的证据片段与大模型生成内容。可信度评估模块从来源权威性、证据等级、术语一致性三个维度量化响应质量，最终以 0-10 分制呈现可信度得分，并在响应中附带来源标注。

落地关键控制点

1. 文档摄取阶段需启用 OCR 容错机制，处理扫描版 PDF 的文字识别误差。
2. 向量库需定期更新，避免知识滞后。
3. 检索重排环节的 k 值（证据数量）需动态调整：常规问答 k=3-5，高风险场景 k≥8。
4. 所有生成内容必须添加标准化免责声明。

支撑层与安全防护体系

支撑层通过医疗术语标准化服务解决同病异名问题，确保表述的统一理解。审计日志系统记录全链路操作，满足可追溯要求。安全防护方面，采用 PII/PHI 脱敏技术自动屏蔽电子病历中的患者姓名、身份证号等敏感信息，通过最小化授权原则限制工具调用权限。

核心组件交互流程遵循'安全优先'原则：用户请求经预处理后，由智能路由判断查询类型——简单事实查询直接调用知识图谱返回结果，复杂临床咨询则启动'生成 + 验证'双流程，先基于多源知识融合生成候选回答，再通过可信度评估模块过滤低质量证据，最终经安全响应生成器添加免责声明与就医建议后输出。

临床数据处理与知识库构建

数据规范设计

临床数据规范设计需兼顾医疗行业特殊需求与合规要求，构建结构化与语义化并重的数据治理体系。根据数据安全法及医疗行业分类标准，临床数据需实施分级分类管理，核心元数据字段应包含以下维度：

元数据扩展要求：除基础字段外，需补充文档来源、数据置信度、时间戳及科室标签，形成完整的数据溯源链条。

数据采集需遵循最小化原则，例如从电子病历中仅提取与诊疗决策直接相关的字段，避免采集冗余的个人敏感信息。对于中医等特色领域，需扩展专业元数据，如中药性味归经、方剂组成等字段。

文档解析实现

临床文档解析需处理 PDF、表格、非结构化文本等多模态数据，其中表格结构化是核心难点。以下为基于 Python 的完整文档解析实现方案（loader.py）：

1. 环境配置与依赖安装

# 安装核心依赖库
pip install PyPDF2 camelot-py pandas python-docx
apt-get install -y ghostscript # 用于 PDF 表格提取

2. 多类型文档解析类实现

import PyPDF2
import camelot
import pandas as pd
from docx import Document
from typing import List, Dict, Tuple

class ClinicalDocumentLoader:
    def __init__(self, file_path: str):
        self.file_path = file_path
        self.chunks = []

    def load_pdf(self) -> None:
        """解析 PDF 文档，分离文本与表格"""
        # 提取文本内容
        with open(self.file_path, 'rb') as f:
            reader = PyPDF2.PdfReader(f)
            text = "\n".join([page.extract_text() for page in reader.pages])
        
        # 提取表格内容（使用 camelot）
        tables = camelot.read_pdf(self.file_path, pages='all', flavor='lattice')
        table_chunks = []
        for i, table in enumerate(tables):
            df = table.df
            # 转换为结构化 JSON 并添加元数据
            table_chunk = {
                "data": df.to_dict(),
                "meta": {"page": i}
            }
            table_chunks.append(table_chunk)
        
        self.chunks.extend(table_chunks)