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引言
在医疗信息化快速发展的今天，我们开发了一个智能问诊系统。该系统通过结合大语言模型与动态接口调用机制，实现了智能化的患者问诊和康复指导功能。本文将深入解析该系统的技术实现方案。
1、需求背景
传统医疗问诊系统存在以下痛点：
1.1 接口参数固定，无法灵活适应不同医疗场景
1.2 患者输入信息与后端服务缺乏智能匹配
1.3 医疗数据获取与建议生成流程割裂
本系统通过以下创新设计解决上述问题：
- 动态参数模型：根据知识库自动生成参数结构
- 智能接口路由：基于输入内容自动匹配最佳API
- 端到端处理链：无缝衔接参数提取、接口调用和建议生成
2、实现原理
根据知识库自动生成参数结构，大模型根据用户输入内容自动匹配最佳API，并进行接口调用及建议生成
3、实现步骤
3.1 构建知识库接口调用提示模板
3.2 动态接口配置加载
通过CSV配置自动生成Pydantic模型，实现接口参数与业务需求的解耦
# 使用Pydantic模型初始化JSON解析器
json_parser = JsonOutputParser(pydantic_object=MedicalParams)
# 修改接口配置加载逻辑
def load_api_configs():
configs = []
all_fields = set()
with open('data/数据知识库.csv', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
reader = csv.DictReader(csvfile)
for row in reader:
# 解析入参模板
input_template = eval(row['接口入参参数'])
# 提取所有字段
pattern = r"{(\w+)}|\$(\w+)\$"
required_fields = set()
for value in input_template.values():
matches = re.findall(pattern, value)
for m in matches:
field = m[0] or m[1]
required_fields.add(field)
all_fields.add(field)
try:
# 正确解析示例："{""diagnosis"": "