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本專案設計並實現了一個基於知識圖譜 RAG 與大型語言模型的醫療智能問答系統。系統以 DiseaseKG 醫療資料集為基礎，依託 Neo4j 構建包含 4.4 萬實體與 31 萬關係的領域知識圖譜；結合 BERT 命名實體識別與 32B 大模型意圖識別，透過精確的圖譜檢索與受控的答案生成，有效緩解大模型在醫療場景中的幻覺問題，顯著提升回答的準確性與可靠性。