璞光扁鵲中醫(yī)藥大模型 -主權(quán)式KG+GNN+LLM融合架構(gòu)

羅浮山論壇暨粵港澳大灣區(qū)第三屆葛洪中醫(yī)藥文化節(jié)By高煥堂/任教于長庚大學(xué)、銘傳大學(xué)識(shí)資源掌握在地、避免知識(shí)外流與模型黑箱化?？沙掷m(xù)的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施。u這種「以學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)成長，以專家守護(hù)正確」的策略，使得知識(shí)圖譜「生命力」，成為人工智能與傳統(tǒng)智能結(jié)合的中堅(jiān)力量。u在打造中藥材知識(shí)圖譜的過程中，采取了一種「中游自強(qiáng)、下游繁榮」的策各類應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)永續(xù)進(jìn)化。與專家反饋，構(gòu)建一個(gè)可自我學(xué)習(xí)、持續(xù)演化的中藥智能體系。l這個(gè)三層架構(gòu)是一個(gè)有機(jī)體(如同一棵榕樹)，能夠新陳代謝、融合創(chuàng)新。例如，某些中藥，可能對特定基因變異造成的副作用有調(diào)養(yǎng)作用。1.圖譜自主成長：模型）從中藥異質(zhì)圖中學(xué)習(xí)出藥材的深層語義嵌入，使不同藥材之間的潛在關(guān)系可以被機(jī)器識(shí)別出來，不再僅依賴傳統(tǒng)規(guī)則。2.協(xié)同過濾發(fā)掘潛在知識(shí)：如：某藥材可能具有某味道，但原始圖譜中沒有記錄）。這些就是知識(shí)的「反事實(shí)建議」。3.專家參與死循環(huán)修正：這些推薦邊不是直接加入圖譜，而是經(jīng)過專家審核。專家可以確認(rèn)、修正或否定這些建議，從而建立一個(gè)「機(jī)器提議→人類審核→圖譜修正」的正向死循環(huán)。4.生生不息的知識(shí)演化：圖譜不再是靜態(tài)的數(shù)據(jù)庫，而是一個(gè)會(huì)呼吸、會(huì)學(xué)習(xí)的知識(shí)體系。它越用越準(zhǔn)、越用越完整，長出更多分枝，支撐下游的問答系統(tǒng)、推薦系統(tǒng)、藥方分析、臨床應(yīng)用后的智慧。其通稱為「中游語意骨干」。l只要這骨干是可信的，AI做出的任何判斷，就都能被信任。l這樣的行業(yè)AI大模型具備三大主權(quán)：就能快速給出合適的建議，適合部署在診所、藥局、醫(yī)院甚至是智慧藥膳 u從無到有：用LLM建立KG。u從靜態(tài)到推理：用GNN和CF探索。u從推理到創(chuàng)新：人機(jī)協(xié)作產(chǎn)生決策。 實(shí)踐范例-3：中藥材AI推薦以<商店柜臺(tái)AI產(chǎn)品推薦>為例2.柜臺(tái)(收銀臺(tái))正上方天花板設(shè)置一個(gè)Camera，立即拍下這張圖像：4.AI模型就找出相關(guān)的產(chǎn)品圖像，顯下游KG范例-4：下游KG范例-4：層。2跨.域推理能力：潛在應(yīng)用于某癌癥。所有知識(shí)、圖譜、模型都由你方建立、掌握與修正，不依賴外部黑箱模型。這符合政府、醫(yī)療單位對數(shù)據(jù)主權(quán)、數(shù)據(jù)安全與可審計(jì)的需求。4.中醫(yī)藥大模型的新形態(tài)：這不是單一模型、不是數(shù)據(jù)孤島，而是一個(gè)會(huì)演化、會(huì)學(xué)習(xí)的智能中樞。