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🏥 本地部署的中医古籍领域专家
小剑 · 16 岁 · RAG + 本地通义千问 + LangChain
背景 · 这个少年是谁
小剑 16 岁，高一，浙江。他爷爷是民间中医，走村串户给人看病。小剑对中医有浓厚兴趣，但发现一个问题：爷爷看诊遇到陌生的症候时，经常要翻古籍（《伤寒论》《金匮要略》等），特别耗时。小剑想：能不能做一个系统，让爷爷直接问，AI 快速查古籍给出建议？
设计 · 工程决策
- 为什么是本地 RAG？ 爷爷不熟悉网络，诊所也没有稳定网络。必须 100% 本地、离线、不依赖 API。
- 数据来源： 230 个古籍文献块（从《伤寒论》《金匮》《黄帝内经》等 10 部标准古籍）。每个块 ~300 字，包含原文 + 注释。
- 技术栈： 本地通义千问 + LangChain + LLamaIndex + Sqlite 向量库
- Eval 方法： 自己出 50 道"症状 → 推荐古籍"的题，盲评系统准确率。
核心代码 · 检索流程
from langchain.document_loaders import DirectoryLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.embeddings import SentenceTransformerEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.llms import LocalLLM
from langchain.chains import RetrievalQA
# 1. 加载古籍文本
loader = DirectoryLoader('./medical_texts', glob="*.txt")
docs = loader.load()
# 2. 分块（每块约 300 字，50% 重叠）
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
chunk_size=300, chunk_overlap=150
)
chunks = splitter.split_documents(docs)
print(f"分块后：{len(chunks)} 个块")
# 3. 生成 embedding（使用离线 embedding 模型）
embeddings = SentenceTransformerEmbeddings(
model_name="sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2"
)
vectorstore = FAISS.from_documents(chunks, embeddings)
vectorstore.save_local("./medical_vectors")
# 4. 定义 prompt（关键！）
SYSTEM_PROMPT = """
你是古代中医学者。用户给出症状，你的任务：
1. 识别关键证型（阴虚、阳虚、气虚等）
2. 从古籍中推荐 2-3 条相关条文
3. 解释为什么这些条文适用
4. 用古籍原文引用（务必标注《书名》）
"""
# 5. 构建检索链
llm = Ollama(model="通义千问:7b", temperature=0.3)
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=llm,
chain_type="stuff",
retriever=vectorstore.as_retriever(
search_kwargs={"k": 5} # 每次查 5 个最相关块
),
chain_type_kwargs={"prompt": ChatPromptTemplate.from_messages([
("system", SYSTEM_PROMPT),
("human", "{question}")
])}
)
# 6. 用户问询
question = "患者面白无华，四肢无力，舌淡，脉细弱。怎么用古籍指导？"
answer = qa_chain.run(question)
print(answer)
结果 · 性能指标
| 指标 | 数值 | 备注 |
|---|---|---|
| 古籍块数 | 230 | 10 部标准古籍 |
| 向量库大小 | ~150MB | 包含 embedding |
| 检索时间 | < 200ms | 平均 |
| 推理时间 | ~3s | Qwen 7B 的标准速度 |
| Eval 准确率 | 87% | 50 题测试集 |
| 误报率 | 0.02% | 推荐了不相关古籍 |
| 真实使用者 | 1 人 | 使用 3 个月 |
Eval 测试（样例）
【Eval 数据集结构】
{
"症状描述": "患者恶寒，发热往来，胸胁苦满，...",
"预期古籍": ["伤寒论 第 96 条", "伤寒论 第 97 条"],
"医学机制": "少阳病"
}
【运行结果（50 题）】
- 完全匹配：39 题
- 部分相关：5 题（推荐了不同但可接受的古籍）
- 完全错误：6 题
准确率 = (39 + 5) / 50 = 88% → 实际报 87%（保守）
【错误案例分析】
错题 1：患者气喘，系统推荐《金匮·痰饮》
而标准答案是《伤寒论·水气病》
=> 根本原因是向量相似度判断有 overlap
错题 2：系统没有检索到《黄帝内经·素问》中的相关内容
=> 因为该章节的 embedding 编码不够好
Git 日志 · 开发进度
commit 3a4f2b1 - 2026-05-03 - 增加 Sentry 错误追踪 Modified: main.py, requirements.txt + Integrated error logging to Sentry dashboard + Now track: retrieval failures, inference errors, user feedback mismatches commit 9e8d7c2 - 2026-04-25 - Eval 集达到 87% 准确率 Modified: eval.py, prompt.txt + Rewrote system prompt with explicit citation rules + Added verification: "引用必须带《书名》" + 50 题 eval 数据集标注完成 commit f1b5a3c - 2026-04-10 - RAG 管道初版完成 Added: langchain_rag.py, vectorstore/ + LangChain RetrievalQA chain + FAISS vectorstore with Qwen embeddings + Local Ollama inference commit 5c9a8b - 2026-03-20 - 古籍数据预处理完成 Added: medical_texts/raw/ (230 chunks) + Text extraction from PDF + Chunk segmentation (300 chars, 50% overlap) + Manual validation of 10% samples
这个少年学到什么
小剑说："构建 RAG 最难的，不是技术（LangChain 有现成的），而是『怎么分块』和『怎么评估准确率』。我一开始用 100 字分块，发现太碎，古籍的完整思路被割裂。改成 300 字、50% 重叠后，准确率从 71% 升到 87%。这教会我：数据工程比 AI 工程更重要。"