计算机毕业设计Python+Spark+DeepSeek-R1大模型中医问诊系统+知识图谱中药推荐系统 大数据毕业设计(源码+文档+PPT+讲解)

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介绍资料

以下是为《Python+Spark+DeepSeek-R1大模型中医问诊系统+知识图谱中药推荐系统》设计的任务书模板，包含技术架构、功能模块和实施路径：

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项目任务书

项目名称：基于Python+Spark+DeepSeek-R1的智能中医问诊与中药推荐系统
项目周期：6个月
技术栈：Python、Apache Spark、DeepSeek-R1大模型、Neo4j/JanusGraph知识图谱、Flask/Django框架

一、项目背景与目标

1. 背景
   • 中医诊疗依赖经验传承，存在标准化不足、问诊效率低等问题。
   • 大模型与知识图谱技术可提升中医问诊智能化水平，实现个性化中药推荐。
2. 目标
   • 开发基于DeepSeek-R1的中医问诊对话系统，支持症状分析与辨证论治。
   • 构建中医知识图谱，结合Spark实现高效中药推荐算法。
   • 实现系统集成与可视化交互界面。

二、技术架构设计

1. 分层架构
   • 数据层：
     • 中医文献、病历数据（CSV/JSON格式）
     • 知识图谱存储：Neo4j（图数据库）或JanusGraph（分布式图数据库）
   • 计算层：
     • Spark：分布式处理大规模中医数据（症状-证型-方剂关联分析）
     • DeepSeek-R1：微调后用于自然语言问诊与推理
   • 应用层：
     • Flask/Django：提供Web/API服务
     • 前端：Vue.js/React实现可视化交互
2. 核心组件
   • 问诊对话模块：DeepSeek-R1 + 症状关键词提取（NLP）
   • 知识图谱模块：Spark ETL构建“症状-证型-中药”关联网络
   • 推荐引擎模块：基于图遍历算法（如PageRank变种）的中药推荐

三、功能模块分解

模块	技术实现	交付物
1. 数据采集与预处理	- 爬取中医古籍、现代病历数据 - Spark清洗、去重、标准化（如ICD-11中医编码）	清洗后的结构化数据集（Parquet格式）
2. 知识图谱构建	- 使用Spark GraphX提取实体关系 - Neo4j导入“症状-证型-中药”三元组	图数据库模式设计与样本数据
3. 大模型微调	- 基于DeepSeek-R1训练中医问诊模型 - 加入中医辨证逻辑约束（如八纲辨证）	微调后的模型权重文件（.pth/.bin）
4. 问诊对话系统	- Flask封装API - 对话管理（多轮追问、不确定性处理）	可交互的Web端问诊界面
5. 中药推荐系统	- Spark实现协同过滤+图算法混合推荐 - 考虑禁忌症、药物相互作用约束	推荐结果API接口与可视化展示

四、实施计划

阶段1：需求分析与数据准备（1个月）

• 确定中医辨证标准（如《中医诊断学》教材）
• 采集至少10万条结构化问诊数据

阶段2：知识图谱构建（2个月）

• 使用Spark完成实体识别与关系抽取
• 在Neo4j中部署图数据库，验证查询效率

阶段3：大模型开发与集成（2个月）

• 基于DeepSeek-R1进行中医领域微调（LoRA/QLoRA）
• 对接知识图谱实现推理增强（RAG架构）

阶段4：系统测试与优化（1个月）

• 压力测试（100并发问诊请求）
• 专家评审（邀请中医医师验证推荐合理性）

五、预期成果

1. 系统功能
   • 支持自然语言问诊，辨证准确率≥85%
   • 中药推荐覆盖率≥90%（常见病症）
   • 响应时间≤3秒（单机环境）
2. 技术文档
   • 系统设计说明书（含架构图、API文档）
   • 知识图谱模式定义（Cypher查询示例）
   • 模型训练日志与评估报告
3. 知识产权
   • 申请软件著作权1项
   • 发表核心期刊论文1篇（算法创新部分）

六、风险评估与应对

风险	应对方案
中医术语歧义性	构建术语标准化词典，引入专家标注数据
大模型幻觉问题	结合知识图谱进行后处理过滤，设置推荐置信度阈值
Spark集群资源不足	采用云服务（AWS EMR/阿里云MaxCompute）动态扩展

七、团队分工

• 数据工程师：负责Spark数据处理与图谱构建
• 算法工程师：大模型微调与推荐算法开发
• 前端开发：交互界面设计与可视化
• 中医顾问：提供临床知识校验与标注

备注：本任务书需配合详细Gantt图与预算表使用，实际开发中需定期进行敏捷迭代（Sprint周期为2周）。

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此任务书兼顾技术深度与可落地性，可根据具体资源调整实施细节。如需进一步细化某模块（如知识图谱构建流程），可补充技术白皮书。

运行截图

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