中医古籍知识传承面临文献碎片化、术语异构等挑战。传统知识图谱构建技术依赖人工，应用有限。本文提出将多智能体系统与知识图谱融合，结合大型语言模型的语义理解能力，实现三元组提取技术突破。通过检索增强生成技术实现多源知识动态整合，应用于上下文问答、方剂创新、动态诊疗及个性化教育等领域，为构建高保真、自适应的中医古籍智能传承系统提供参考。
摘要
中医古籍（ACMC）的知识传承面临文献碎片化、术语异构及依赖传统师徒制等挑战。知识图谱（KG）已成为中医古籍数字化与智能化的核心工具之一，在术语统一、数据标准化、知识结构化与关联方面发挥关键作用。然而，由于中医古籍的古汉语复杂性及辨证体系多样性，当前知识图谱构建技术仍依赖人工录入或传统自然语言处理，应用场景主要局限于基础问答系统。尽管中医领域的大型语言模型（LLMs）已纳入中医古籍语料，但知识图谱内的自动提取与智能整合仍有待完善。本文提出将多智能体系统（MAS）与知识图谱融合的创新方案，以推进中医古籍的智能应用。该技术方案以知识图谱为知识基础，借助多智能体系统基于大型语言模型的语义理解与协同任务分配能力，实现３元组提取技术的突破，并推动中医古籍的智能应用（包括上下文感知问答、方剂创新、动态诊疗及个性化教育）。此外，检索增强生成（RAG）技术的融入可实现多源知识的动态整合，解决语义歧义，优化多智能体系统的决策过程。本文旨在为设计高保真、自适应、感知驱动的中医古籍智能传承与创新自主系统提供参考。
知识图谱在中医古籍领域的应用与影响
表1****中医“４大经典”知识图谱构建策略与成果概述
图1 中医古籍知识图谱构建与应用示意图
知识图谱在中医古籍应用中的挑战
表2****整合中医古籍训练数据的中医大型语言模型核心特征对比分析
多智能体系统与知识图谱的融合及应用
表3 知识图谱构建的多智能体系统与检索增强生成任务分配
图2 中医古籍知识图谱智能构建流程图
图3 中医古籍智能传承路径示意图
详细总结
思维导图**（mindmap脑图）**
传承面临的核心挑战
典型应用案例（中医４大经典）
TCM-LLMs对比（整合ACMC训练数据）
关键技术优势
智能医疗系统
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第一阶段（10天）：初阶应用
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- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
