一种基于多层级记忆架构的大模型医学信息管理与召回方法、系统及存储介质

本申请公开了一种基于多层级记忆架构的大模型医学信息管理与召回方法、系统及存储介质，包括：将获取的完整历史对话，按照程序规则和算法规则切分成多个对话块；将对话块进行医学信息标准化和抽取，并过滤掉非医学话题的对话块；格式化抽取后的医学信息点和医学对话块；根据标准医学档案格式，存储到医学记忆向量数据库中；对新输入的问题进行医学意图理解与转写，并生成新转写查询；基于新转写查询对全部记忆数据库进行混合检索；根据规则和阈值，对混合检索到的文本块列表进行筛选；将筛选后的医学信息进行编排，送入医学大语言模型进行推理，并回答问题。通过提高召回准确率和对大模型对话信息进行管理来提高大模型医学记忆的准确性和稳定性。