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本プロジェクトは、ナレッジグラフRAGと大規模言語モデルに基づく医療用インテリジェントQ&Aシステムを設計・実装しています。DiseaseKG医療データセットを基盤とし、Neo4jを利用して4万4千のエンティティと31万のリレーションを含むドメインナレッジグラフを構築しています。BERTによる固有表現抽出と32B大規模モデルによる意図認識を組み合わせ、正確なグラフ検索と制御された回答生成を通じて、医療シナリオにおける大規模モデルのハルシネーション問題を効果的に軽減し、回答の精度と信頼性を大幅に向上させています。