基于大模型与动态接口调用的智能系统（知识库实现）

目录

引言

1、需求背景

2、实现原理 

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

3.3 智能参数提取链

3.4 接口智能路由

3.5 建议生成链

 3.6 组合完整工作流

3.7 展示效果

总结

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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"": "