构建基于LangChain的医学术语自动化解析流水线

2026年1月25日 | 分类: 架构设计

摘要： 本文详细介绍了如何利用 LangChain 框架构建一个端到端的医学术语解析系统。该系统集成了 PDF 文档加载、文本切割 (Text Splitting)、向量化存储 (Vector Store) 以及 LLM 调用，实现了从原始文档到结构化术语表的自动化转换。

1. 系统架构

整个流水线包含以下几个核心模块：

Document Loaders: 使用 `PyPDFLoader` 加载医学文献。
Text Splitters: 采用 `RecursiveCharacterTextSplitter` 进行语义感知的文本分块。
Vector Store: 使用 Milvus 或 FAISS 存储文档向量，支持语义检索。
LLM Chain: 集成 Qwen-72B-Chat 模型，执行术语提取任务。

2. 核心代码片段

以下是使用 LangChain 初始化 LLM 并定义 Prompt Template 的示例代码：

from langchain.llms import OpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate

# 定义提取术语的 Prompt
template = """
You are a medical expert. Extract all medical terms from the text below.
Format the output as a JSON list with keys: "term", "translation", "category".

Text: {text}
"""

prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["text"],
    template=template,
)

# 初始化 LLM (此处使用 OpenAI 兼容接口调用 Qwen)
llm = OpenAI(
    openai_api_key="YOUR_DASHSCOPE_API_KEY", 
    openai_api_base="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
    model_name="qwen-max"
)

# ...后续 Chain 的构建

3. 遇到的挑战与解决方案

挑战： 上下文长度限制 (Context Window Limit)。医学文献通常较长，直接输入模型会导致截断。

解决方案： 采用 Map-Reduce 策略。将长文档分割为多个 Chunk，分别提取术语，最后再进行去重和汇总。

4. 总结

通过引入 LangChain，我们要大幅降低了大模型应用开发的复杂度，使得构建垂直领域的应用变得更加敏捷和高效。