通讯作者: 李亚子, li.yazi@imicams.ac.cn

DOI：10.12201/bmr.202604.00082

Research and Development of a Hybrid Retrieval-Augmented Generation (RAG) Question-Answering System for the Health Statistical Yearbook

• 摘要：目的：利用LangChain框架与大语言模型相结合并搭建本地知识库创建一个问答系统,旨在帮助用户以自然语言方式查询卫生统计年鉴,简化查询流程,降低查询难度。方法：基于2018年至2023年中国卫生健康统计年鉴数据,构建卫生统计年鉴知识图谱与本地知识库,通过混合检索增强生成Hybrid RAG提升大语言模型在卫生统计年鉴知识问答方面的能力。结果：构建卫生统计年鉴知识图谱并搭建结合知识图谱和向量检索的卫生统计年鉴问答系统(HSY-QA),设计了一套单事实抽取、描述总结、多事实比较、多指标计算、融合回答五个维度的问答对基准测试集。经评估,卫生统计年鉴问答系统(HSY-QA)问答准确率达92.4%,相较于Light RAG问答准确率提升了12.8%,尤其在多指标计算与融合问答等复杂场景中表现突出,验证了本系统在专业领域问答中的有效性。

  关键词： 大语言模型、知识图谱、检索增强生成、问答系统、中国卫生健康统计年鉴; ; ; ; ; ; 

   

  Abstract: Objective: To simplify and democratize queries against the Health Statistical Yearbook, we integrate the LangChain framework with a large language model and a local knowledge base, allowing users to interrogate the yearbook in plain language and markedly lowering the threshold for effective use.

  Key words: large; language model, knowledge; graph, retrieval-augmented; generation, question-answering; system, China; Health Statistical; Yearbook

  提交时间：2026-04-10

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