分享一套锋哥原创的采用LangChain4j的RAG医疗健康知识智能问答系统(SpringBoot4+Vue3+Ollama)

大家好，我是java1234_小锋老师，分享一套基于LangChain4j的RAG医疗健康知识智能问答系统(SpringBoot4+Vue3+Ollama) 。

项目简介

随着人工智能与大语言模型技术的快速发展，智能问答系统在医疗健康领域展现出广阔的应用前景。然而，通用大语言模型在回答医疗健康类问题时，普遍存在知识更新滞后、易产生“幻觉”以及缺乏可信来源等问题，难以直接应用于对准确性要求较高的医疗健康咨询场景。检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技术通过将外部知识库检索与大语言模型生成相结合，能够在不重新训练模型的前提下显著提升回答的准确性与可追溯性，为构建可信的医疗健康知识问答系统提供了有效途径。

本文设计并实现了一个基于LangChain4j的RAG医疗健康知识智能问答系统。系统后端采用Spring Boot 4框架，以LangChain4j作为RAG应用编排框架，通过Ollama在本地部署qwen3对话模型与qwen3-embedding嵌入模型，使用Redis向量数据库存储文档向量并完成相似度检索，业务数据持久化采用MySQL与MyBatis-Plus，并通过Spring Security与JWT实现无状态的认证授权。前端采用Vue3、Element Plus与ECharts构建用户问答界面与管理后台。系统实现了知识库文档的上传、解析、分块、向量化入库，以及基于语义检索与提示词工程的智能问答、引用来源展示、问答历史管理、用户管理、分类管理和数据统计可视化等功能。

测试结果表明，本系统能够基于本地医疗健康知识库返回准确、可溯源的答案，有效缓解了大语言模型的幻觉问题，系统运行稳定、交互友好，达到了预期的设计目标，具有一定的实用价值与推广意义。

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核心代码

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