self-implement of disease centered Medical graph from zero to full and sever as question answering base. 从无到有搭建一个以疾病为中心的一定规模医药领域知识图谱,并以该知识图谱完成自动问答与分析服务。
本项目完全参考 https://github.com/liuhuanyong/QASystemOnMedicalKG
由于QASystemOnMedicalKG项目工程时间比较久,很多代码已经与最新的技术不兼容,因此重新修改了Neo4j层面的代码,然后重新适配的项目。
ChatGLM-6B大模型问答功能代码,由assmdx贡献
- python
- docker
- 运行docker启动neo4j服务
cd scripts/
sh install.sh
- 修改neo4j密码
为了与项目代码的环境配置一致,默认密码为neo4j/neo4j,建议修改密码为Lorne@2022
- 运行jupyter代码
run_textmatch.ipynb | 基于Neo4j的规则匹配的问答系统
run_chatglm6b.ipynb | 基于ChatGLM-6B的问答优化的问答系统
https://github.com/liuhuanyong/QASystemOnMedicalKG
https://github.com/TommyZihao/QASystemOnMedicalKG/tree/master/notebook_tutorials