通讯作者: 赵坚, 52360328@qq.com

DOI：10.12201/bmr.202511.00061

Construction of HIV Prevention and Treatment System by Integrating Large Language Model with Knowledge Graph-RAG

• 摘要：目的/意义 构建HIV防治知识图谱，实现知识智能问答，为HIV防治提供科学依据，降低AIDS负担。方法/过程 系统梳理国内外有关HIV防治的专家共识、诊疗指南等多源异构信息，结合Prompt与NLP大数据技术抽取实体及实体间关系；将知识图谱（KG）、检索增强生成（RAG）与大语言模型（LLM）的自然语言处理能力相结合，构建一个适用于HIV领域的问答系统。结果/结论 该研究基于LLM与KG-RAG机制的系统能够提升HIV知识问答的准确性和有效性，为HIV防治的智能化发展提供了可行路径。

  关键词： HIV防治; 知识图谱; 检索增强生成; 大语言模型; 智能问答

   

  Abstract: Purpose/Significance To construct a knowledge graph for HIV prevention and treatment, achieve intelligent knowledge Q&A, provide a scientific basis for HIV prevention and treatment, and reduce the burden of AIDS. Method/Process Systematically sort out multi-source heterogeneous information such as expert consensus and diagnosis and treatment guidelines on HIV prevention and treatment at home and abroad, and extract entities and the relationships between entities in combination with Prompt and NLP big data technology; Combining knowledge graph (KG), retrieval-augmented generation (RAG) and the natural language processing capabilities of LLM, a question-answering system suitable for the field of HIV is constructed. Result/Conclusion The system based on LLM and KG-RAG mechanisms in this study can enhance the accuracy and effectiveness of HIV knowledge Q&A, providing a feasible path for the intelligent development of HIV prevention and treatment.

  Key words: HIV prevention and treatment; Knowledge graph; Retrieval-Augmented Generation; Large language model; Intelligent question answering

  提交时间：2025-11-20

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