计算机毕业设计Python+大模型中医养生问答系统 知识图谱 医疗大数据 中医可视化 机器学习 深度学习 人工智能 大数据毕业设计
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介绍资料
《Python+大模型中医养生问答系统》开题报告
一、研究背景与意义
随着现代社会生活节奏的加快和工作压力的增大,人们对健康养生的需求日益迫切。中医作为中华民族瑰宝,其独特的健康养生理念和方法在调节人体机能、预防疾病、增强体质方面展现出独特优势。然而,当前中医健康养生知识的传播渠道虽多,但信息零散、质量参差不齐,缺乏一个系统化、权威性的交流平台。因此,构建一个中医健康养生问答系统,不仅能够整合优质中医养生资源,还能促进用户间的经验分享与互动交流,满足广大民众对健康生活的追求,具有重要的现实意义和社会价值。
二、研究目标与内容
研究目标:
- 设计并实现一个功能完善、用户体验良好的中医健康养生问答系统。
- 通过大模型技术提升系统的问答准确性与智能化水平。
- 形成一个活跃的中医健康养生知识分享社区,为公众健康贡献力量。
研究内容:
- 系统需求分析:深入分析当前中医健康养生资讯的传播现状与用户需求,明确系统的功能需求与用户体验要求。
- 系统架构设计:构建合理的系统架构,包括前端界面设计、后端服务设计、数据库设计等。
- 大模型技术应用:引入大模型技术,如GPT系列模型,用于提升系统的问答准确性与智能化水平。
- 核心功能实现:实现用户注册登录、信息浏览、养生常识问答、用户互动交流等核心功能。
- 系统测试与优化:进行系统测试,确保系统的稳定性、安全性与用户体验满足设计要求,并根据用户反馈不断优化系统功能。
三、研究方法与技术路线
研究方法:
- 文献调研:查阅相关文献,了解中医健康养生知识、大模型技术以及问答系统的研究现状与发展趋势。
- 需求分析:通过问卷调查、访谈等方式,收集用户对中医健康养生问答系统的需求与期望。
- 系统设计:采用面向对象的设计方法,进行系统架构设计与功能模块划分。
- 技术实现:利用Python编程语言,结合Flask或Django等Web框架,以及大模型技术,进行系统开发。
- 测试评估:进行系统测试,包括功能测试、性能测试、安全测试等,确保系统满足设计要求。
技术路线:
- 前端技术:使用HTML、CSS、JavaScript以及Vue.js等前端技术,构建用户友好的界面。
- 后端技术:使用Python编程语言,结合Flask或Django等Web框架,开发后端服务。
- 数据库技术:使用MySQL等关系型数据库管理系统,存储和管理用户信息、养生常识等数据。
- 大模型技术:引入GPT系列等大模型技术,用于提升系统的问答准确性与智能化水平。
- 开发工具:使用PyCharm等集成开发环境,提高开发效率。
四、预期成果与创新点
预期成果:
- 完成中医健康养生问答系统的设计与开发。
- 实现用户管理、养生常识问答、用户互动交流等核心功能。
- 形成一个功能完善、用户体验良好的中医健康养生问答系统。
- 通过系统测试与评估,确保系统的稳定性、安全性与用户体验满足设计要求。
创新点:
- 大模型技术的应用:引入大模型技术,提升系统的问答准确性与智能化水平。
- 社区化运营:通过用户互动交流等功能,形成一个活跃的中医健康养生知识分享社区。
- 个性化推荐:根据用户的历史问答记录与兴趣偏好,提供个性化的养生常识推荐。
五、研究计划与进度安排
研究计划:
- 2024年3月-2024年4月:查阅文献资料,进行市场调研,确定选题与研究方向。
- 2024年5月-2024年6月:进行需求分析,明确系统功能与用户需求。
- 2024年7月-2024年8月:进行系统设计与技术选型,构建系统架构与功能模块。
- 2024年9月-2024年11月:进行技术实现,开发各功能模块并集成测试。
- 2024年12月:进行系统测试与评估,收集用户反馈并优化系统。
- 2025年1月-2025年2月:撰写毕业论文,准备毕业答辩。
进度安排:
- 第一阶段:2024年3月-2024年4月,查阅文献资料,完成开题报告。
- 第二阶段:2024年5月-2024年6月,完成需求分析,明确系统功能与用户需求。
- 第三阶段:2024年7月-2024年8月,完成系统设计与技术选型,构建系统架构与功能模块。
- 第四阶段:2024年9月-2024年11月,进行技术实现,开发各功能模块并集成测试。
- 第五阶段:2024年12月,进行系统测试与评估,收集用户反馈并优化系统。
- 第六阶段:2025年1月-2025年2月,撰写毕业论文,准备毕业答辩。
六、参考文献
[具体参考文献根据实际情况添加]
以上是《Python+大模型中医养生问答系统》的开题报告内容,仅供参考。在实际撰写过程中,需要根据具体情况进行调整和完善。
运行截图
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