GBC MedAI采用了前沿的AI技术架构，集成LangGraph和GraphRag框架以支持更复杂的知识处理和应用场景。这些技术使系统能够构建高效的知识图谱，实现跨文档的复杂关系推理，特别适合医疗领域需要关联大量专业知识的场景应用。同时配合Redis语义缓存，显著提升了重复查询的响应速度，并降低了AI模型的调用成本。
本答案来源于文章《GBC MedAI：可接入多种AI模型与搜索引擎的智能医疗助手》
作为专业医疗助手，GBC MedAI可提供7×24小时的在线咨询，解答患者疾病和用药问题；在临床方面支持医生快...
GBC MedAI提供了灵活的部署选项，既可以直接使用源码部署，也可以通过Docker容器化运行，后者更加稳定...
GBC MedAI设计了完善的用户管理体系，包括账户认证、权限控制和历史记录存储等功能。其对话系统支持流畅的流...
GBC MedAI的核心优势在于其强大的集成能力。在AI模型方面，它可以无缝接入包括DeepSeek、本地部署...
GBC MedAI确实是一个先进的智能医疗助手系统，采用现代化的技术栈构建。其后端基于FastAPI异步框架开...
系统主要面向四个医疗相关场景：智能医疗咨询：7×24小时响应常见病症、用药指南等基础咨询临床辅助决策：帮助医生...
GBC MedAI前端采用现代Web技术栈构建，主要特点包括：Vue 3 + TypeScript：提供类型安...
Docker部署分为两个关键步骤：镜像构建：执行docker build -t gbc-madai .命令，该...
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