基于知识图谱的医疗问答系统(Kubernetes)misakivv

对于外部的流量,通过外部的一个负载均衡器CloudControllerManager去监听service的变化之后,去配置的一个负载均衡器,然后转发到节点上的一个NodePort上面去,NodePort也会经过kube-proxy配置的一个iptables,把NodePort的流量转换成ClusterIP,紧接着转换成后端的一个pod的IP地址,去做负载均衡以及服务发现。8.1、技术选型:METAILB免费,开源,配置相对较简单

importosimportjsonfrompy2neoimportGraph,NodeclassMedicalGraph:def__init__(self):cur_dir='/'.join(os.path.abspath(__file__).split('/')[:-1])self.data_path=os.path.join(cur_dir,'data/medical.json')self.g=Graph("neo4j://192.168.112.100:7687",auth=("neo4j","neo4jpassword"))build_medicalgraph.py和answer_search.py两个原文件中的self.g=Graph()的连接格式都更改为上述代码中的格式。

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1.医疗知识图谱的问答系统详解基于知识图谱的医药问答系统医疗知识图谱的问答系统详解 一、项目介绍 该项目的数据来自垂直类医疗网站寻医问药,使用爬虫脚本data_spider.py,以结构化数据为主,构建了以疾病为中心的医疗知识图谱,实体规模4.4万,实体关系规模30万。schema的设计根据所采集的结构化数据生成,对网页的结构化数据进行xpath解析。https://blog.csdn.net/qq_38140936/article/details/144157599
2.项目实践:从0开始搭建基于知识图谱的问答系统(医疗领域)近几年,知识图谱迅速发展,已经在语义搜索、问答系统、智能客服、个性化推荐等通用领域得到较为广泛的应用,同时在金融证券、医疗、电商、司法和教育等垂直领域也逐渐落地。(知识图谱产业图,来源:艾瑞) 学术界对于知识图谱的研究比较高大上,但是在实际落地中,更重要的是偏工程的基础设施。比如本体的构建时,企业借用ppt/https://hub.baai.ac.cn/view/31957
3.基于知识图谱的医疗问答系统基于知识图谱的医疗问答系统,知识图谱,问答系统,实体识别,文本分类,搜索引擎的出现和发展为人们信息检索带来了极大的便利,用户在医疗健康领域的搜索需求逐年增加,而当前的搜索引擎返回结果多是相关https://wap.cnki.net/lunwen-1021745925.html
4.基于深度学习的医疗知识图谱问答系统研究与实现.pdf基于深度学习的医疗知识图谱问答系统研究与实现.pdf,摘要 随着互联网的发展,越来越多的人倾向于在网上获取医疗知识。与此同时医疗 知识网站、健康小助手等网络平台层出不穷,丰富了人们获取医疗知识的渠道。然而,这些平台给人们带来便利的同时也存在着诸多挑战。例如,https://max.book118.com/html/2024/0929/6241114123010225.shtm
5.从零构建知识图谱,知识图谱+大模型,基于GPT搭建医疗问答系统,原理手把手教你使用大模型(LLM)构建知识图谱! AI大模型_小知识 299 96 毕设演示|基于知识图谱实现简易医疗问答系统 HAHAraaa 4295 0 从零构建知识图谱:基于知识图谱的医疗问答系统实战教程,看完轻松搞定毕业设计! AI计算机视觉 7.7万 83 基于知识图谱的电影问答系统 海豚胖帅 2.4万 14 什么是知识图谱?与大模型https://www.bilibili.com/video/BV1mXk1YpELB