随着医疗行业的快速发展和医学知识的不断积累，如何高效、准确地获取疾病相关信息，成为提升医疗诊断水平和优化患者服务的重要课题。传统的医疗知识获取方式往往依赖人工查阅文献或基于关键词的检索，存在信息分散、查询效率低、难以精准匹配患者需求等问题。知识图谱技术的兴起，为构建高质量的医学知识库提供了技术支撑。基于此，本文围绕医学知识图谱的构建与应用展开研究，旨在开发一个高效、智能的医疗问答系统，以便快速分析

问答系统（QA System）是一种基于自然语言处理（NLP）和知识图谱的智能系统，它能够理解用户的问题并提供精准的答案。医疗问答系统是问答系统的一个重要分支，主要用于疾病诊断、健康咨询、药品推荐等场景。意图识别（Intent Recognition）是问答系统的核心任务之一，它用于理解用户输入的真实意图，从而提供精准匹配的答案。在医疗问答系统中，常见的意图包括：症状查询（Symptom Inqu

问答系统（QA System）是一种基于自然语言处理（NLP）和知识图谱的智能系统，它能够理解用户的问题并提供精准的答案。医疗问答系统是问答系统的一个重要分支，主要用于疾病诊断、健康咨询、药品推荐等场景。意图识别（Intent Recognition）是问答系统的核心任务之一，它用于理解用户输入的真实意图，从而提供精准匹配的答案。在医疗问答系统中，常见的意图包括：症状查询（Symptom Inqu

在自然语言处理任务中，首先需要解决的关键问题是如何让计算机理解人类语言。由于计算机的本质是进行数字运算，它无法直接理解自然语言。因此，解决这个问题的核心在于将人类语言转化为数学符号。词向量技术通过将自然语言中的每个单词转化为与之对应的向量，能够实现这一目标。简而言之，词向量就是将每个词表示为N维空间中的一个点，而相似的词则对应着在向量空间中较为接近的位置。这使得计算机能够通过对这些稠密向量的运算，

LangChain 通过记忆、检索、智能代理、知识增强等能力，让 AI 在智能客服、文档检索、任务自动化、代码助手等场景得到广泛应用。未来，LangChain 还可以结合语音识别、强化学习、情感分析等技术，构建更强大的 AI 解决方案。而 LangChain 结合 LLM 和 Memory 组件，使智能客服具备长期记忆、上下文理解和动态决策能力，从而提供更自然的交互体验。Agent 允许 AI 自

.”和"->"多用在结构体（引用类，共用体）选择成员时使用。直接访问结构的成员时用点运算符，通过指针访问结构的成员用箭头运算符。🔺注意：当优先级相同时，按结合方向来进行计算。🔴 结合方向从左到右。🔴 结合方向从左到右。