一、项目演示视频b站演示视频与部署教程视频(点击这里)https://www.bilibili.com/video/BV1BKJK6wEkJ/?share_sourcecopy_webvd_source31c839f46a9a845dd6dd641cbd5c2ac1项目简介本项目是一个面向医疗健康知识诊断领域的智能问答系统采用前后端分离架构集成 GraphRAG图检索增强生成技术。系统通过 Neo4j 构建疾病、症状、诊断步骤、治疗步骤、医疗设备、临床指标等实体的知识图谱结合大语言模型实现精准的知识检索与自然语言问答并支持文档管理、疾病知识档案、诊断记录管理及知识图谱可视化等功能为医疗健康知识诊断提供智能化知识服务。二、技术栈前端技术栈 (web-vue)核心框架: Vue 3.5 TypeScript 5.7UI组件库: Element Plus 2.9数据可视化: ECharts 5.6状态管理: Pinia路由管理: Vue Router 4构建工具: Vite 6.1HTTP客户端: AxiosMarkdown渲染: Marked样式: SCSS后端技术栈 (web-flask)核心框架: Flask (Python)数据库: SQLite 3图数据库: Neo4j 5.28大语言模型: 通义千问 API (qwen3.6-plus 文本模型 qwen3-vl-flash 多模态模型)依赖库: Flask-CORS PyJWT python-docx pdfplumber openpyxl neo4j-driver三、功能模块核心创新点知识图谱驱动使用 Neo4j 构建医疗健康诊断领域复杂实体关系网络18种实体类型、20种关系类型GraphRAG 技术三路并行检索知识图谱 Top-7 疾病知识 Top-5 诊断记录 Top-5结合图谱提升问答准确性智能三元组提取使用 LLM 从文档中自动提取头实体, 关系, 尾实体三元组多线程并发加速多模态问答支持上传疾病图片进行识别和问答qwen3-vl-flash 模型知识图谱可视化ECharts 力导向图交互展示支持节点/关系类型过滤、1-3跳邻居搜索异步图谱构建支持全量重建与增量构建任务异步执行并实时查询进度文档溯源每个知识三元组关联源文档 ID支持知识追溯疾病全链路管理疾病知识档案与诊断病例记录一体化管理支持多图上传与多维度统计核心功能模块用户管理用户注册登录、分权管理、个人信息与管理员操作文档管理多格式上传、浏览搜索、CRUD、目录管理、MD5 去重智能问答与会话GraphRAG 三路检索、多轮对话、多模态问答、会话与导出知识图谱管理全量/增量构建、三元组提取、异步任务、节点搜索、文档溯源知识图谱可视化ECharts 力导向图、类型过滤、邻居搜索、布局切换疾病知识管理疾病档案 CRUD、图片上传、搜索筛选、统计分析诊断记录管理诊断记录 CRUD、多图上传、关联疾病、多维度统计数据统计用户数、文档数、会话数、问答记录数、疾病数、诊断记录数及趋势可视化应用场景疾病诊疗路径知识查询快速检索诊断步骤、治疗步骤及相关检查设备、临床指南疾病诊断标准咨询查询临床指标、检验项目、诊断规范等专业知识诊断病例追溯通过疾病知识档案和诊断记录快速定位病例信息、审核状态专业知识文档管理上传和管理医疗健康相关技术文档自动构建知识图谱医学知识学习辅助通过智能问答快速了解医疗健康诊断领域专业知识四、项目链接羊羊小栈-基于GraphRAG的医疗健康知识诊断系统(Neo4j_大语言模型).zip链接: https://pan.baidu.com/s/1eOJDNOUo6GPfjZUJlkGayg?pwdcdmi 提取码: cdmi完整系统源码(1)前端源码(web-vue)(2)后端和算法端源码(web-flask)项目启动教程(1)环境安装教程(视频文档)(2)系统启动教程(视频文档)项目文档(1)系统介绍文档(2)数据库开发文档(3)API 接口文档(4)系统使用注意事项系统PPT(1)系统架构图(2)数据流图(3)逻辑时序图(4)功能模块概要图、功能模块图(5)知识图谱构建流程图(6)GraphRAG 检索模块流程图(7)数据库 ER 图