Chinese_medical_NLP开源项目 – 中文医疗领域的NLP工具和资源

GoAIAdapt是一个AI软件平台，提供创建或导入数据集、应用机器学习算法和部署强大人工智能模型的前沿解决方案。

MedAlign是一个专门用于帮助临床医师遵循电子病历生成数据集的工具，旨在提升医疗数据的质量和一致性。该项目提供了一个基准数据集，包含983个自然语言指令，由15名临床医生策划，涵盖7个专业领域，并提供303个医生编写的参考响应。此外，它还包含276个纵向电子健康记录（EHR），用于指导指令-响应对，同时也可以用于评估六种常规领域语言模型的性能。

Cleora PRO帮助数据科学和分析团队在没有昂贵硬件的情况下创建高质量的嵌入。用户可以通过加入Cleora PRO的私人测试版，从数据库中提取三列数据，系统会自动检测数据中的图形。

这是一个用Python编写的GraphRAG算法的简化实现，仅包含1000行代码，旨在提供高效的结构化信息检索和知识图谱构建功能。

Text2Graph-R1 是一个开源项目，旨在复制 DeepSeek R1 的文本到图结构的提取训练方案。该项目基于 GRPO（Guided Reward Policy Optimization）强化学习技术，通过多阶段训练流程（包括数据生成、监督训练和强化学习）优化模型从非结构化文本中提取结构化信息的能力。项目特别强调通过多种奖励机制（如格式奖励、JSON有效性奖励和F1奖励）提升输出质量，并支持零样本图结构提取任务。

GraphMark 是一款在浏览网站时，通过标记功能自动提取实体并构建知识图谱的服务。它在研究或学习时非常有帮助，能够帮助用户整理和利用浏览历史。

使用Ollama支持本地模型的微软GraphRAG知识图谱工具，实现成本效益和高效性

CocoIndex 是一个开源的数据提取、转换和索引引擎，专为AI应用设计，支持自定义转换逻辑和增量更新。它提供从多种数据源（如Web、云存储、API）摄取数据的能力，支持PDF、Markdown等多种文件格式的解析，并能将数据索引到图存储、向量存储等多种数据库中。项目内置血统追踪和可观察性功能，适合生产环境的大规模数据处理，尤其适用于语义搜索和检索增强生成（RAG）等场景。

一个面向图数据检索增强生成(RAG)的开发工具包，提供自动化知识图谱构建和管理功能，支持OpenAI等LLM模型集成，具备本体管理、知识图谱构建、多智能体协作等特性，可用于高级数据查询和知识图谱应用开发。

KNOWNET是一个将大型语言模型（LLMs）与知识图谱（KG）相结合的项目，旨在提高信息检索的准确性和结构化探索能力。它通过三元组提取、嵌入向量与余弦相似度匹配、验证与信息提取等方法解决LLMs输出信息不准确的问题。同时，通过用户状态建模、子图构建、推荐生成和动态调整等机制，提供结构化的探索建议。此外，KNOWNET还通过图形化表示和逐步构建的方式，帮助用户逐步探索知识图谱，避免信息过载。该项目使用了GPT-4作为LLMs，并利用了ADInt KG，该KG包含了162,212个节点和1,017,284条边，涵盖了15种类型的实体和754,224篇科学文献。

Google Med-Palm M是一款强大的生物医学人工智能系统，结合了最新的AI技术和生物医学知识，能够处理复杂的医学问答和信息检索，具有很强的通用性，适用于多种医学任务，支持多种语言和医学文献的理解。

一个不依赖特定大型语言模型（LLM）的知识Agent开发平台，提供工具、服务、图数据库和向量数据库，帮助部署可靠、可扩展、准确的AI代理。

智析是浙江大学基于Llama架构开发的13B参数规模的大型模型，专注于知识抽取，具备高效的自然语言处理能力，能够处理复杂的信息提取任务。

gptping.com 是一个可以帮助用户管理电子邮件灵感的工具。用户只需指定一个提示，选择自己喜欢的时间表，即可收到个性化的电子邮件。这种方式使得用户能够更好地控制信息流，提升创作效率。

深度学习面试题库，涵盖了大模型、计算机视觉、感知算法、深度学习基础与框架等专题，提供详细的题目解析