基于大模型与动态接口调用的智能系统（提示词实现）

目录

引言

1、需求背景

2、实现原理 

3、实现步骤​

3.1 API接口配置

3.2 组织API接口调用

3.3 接口调用提示词工程

3.4 智能路由决策引擎

3. 5 智能建议生成链

3.6 展示效果

4、总结

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引言

        在医疗信息化快速发展的今天，我们开发了一个智能问诊系统。该系统通过结合大语言模型与动态接口调用机制，实现了智能化的患者问诊和康复指导功能。本文将深入解析该系统的技术实现方案。

1、需求背景

传统医疗问诊系统存在以下痛点：

1.1 接口参数固定，无法灵活适应不同医疗场景

1.2 患者输入信息与后端服务缺乏智能匹配

1.3 医疗数据获取与建议生成流程割裂

本系统通过以下创新设计解决上述问题：

• 动态参数模型：根据知识库自动生成参数结构

• 智能接口路由：基于输入内容自动匹配最佳API

• 端到端处理链：无缝衔接参数提取、接口调用和建议生成

2、实现原理 

根据知识库自动生成参数结构，大模型根据用户输入内容自动匹配最佳API，并进行接口调用及建议生成

3、实现步骤​

3.1 API接口配置

通过配置API接口信息，结合大模型动态处理

{
    "diagnosis": {
        "name": "诊断查询",
        "description": "患者姓名和身份证号码查询最新诊断信息",
        "url": "http://127.0.0.1:8889/api/demo/queryPatientDiagnosis",
        "method": "POST",
        "params": ["name", "certNo"],
        "data_key": ["diagnosis"]
    },
    "check_report": {
        "name": "检查报告",
        "description": "就诊号查询报告",
        "url": "http://127.0.0.1:8889/api/demo/queryPatientCheckReport",
        "method": "POST", 
        "params": ["patientNo"],
        "data_key": ["labContent"]
    },
    "patient_info": {
        "name": "就诊信息",
        "description": "病历号查询就诊信息",
        "url": "http://127.0.0.1:8889/api/demo/queryPatientInfo",
        "method": "POST",
        "params": ["patientNo", "name"],
        "data_key": ["diagnosis", "labContent"]
    }
} 

3.2 组织API接口调用

基于参数完备性进行接口匹配，支持多条件组合查询

# 通用调用函数
def call_medical_api(query_type: str, params: Dict[str, str]) -> str:
    """通用医疗API调用入口"""
    config = api_config.get(query_type)
    if not config:
        raise ValueError(f"无效的查询类型: {query_type}")
    
    # 构建请求参数
    payload = {