停止丢失您的健康数据！使用 Neo4j 和图检索增强生成技术构建终身电子健康记录系统 🏥💻

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让我们坦诚相待：我们的病历通常是一团混乱，包括散乱的 PDF 文件、处方药的模糊智能手机照片，以及“我记得 2019 年发过烧”这样的模糊记忆。在进行长期健康追踪时，传统的搜索方式往往失效。你不仅仅需要找到一个关键词；更需要理解三年前服用的药物与上周的实验室检查结果之间的关系。

在本教程中，我们将通过构建一个个人终身电子健康记录分析系统来解决这个问题。我们将使用 Neo4j 把“脏”的非结构化医疗报告转化为结构化的知识图谱，并利用 GraphRAG（图检索增强生成）以 100% 的可追溯性来回答复杂的健康查询。🚀

架构：从混乱到语境

要构建一个稳健的医疗知识系统，我们需要的不仅仅是一个向量数据库。我们需要保留医疗数据的关系特性。以下是数据从杂乱的 PDF 文件流向结构化响应的过程：

graph TD
    A[非结构化 PDF/图片] -->|Unstructured.io| B(清洁文本和表格)
    B -->|LangChain + 大语言模型| C{实体和关系提取}
    C -->|Cypher 查询| D[(Neo4j 图数据库)]
    D -->|LlamaIndex 图存储| E[GraphRAG 引擎]
    F[用户查询：“我的空腹血糖趋势如何？”] --> E
    E -->|上下文检索| G[大语言模型最终答案 + 来源引用]

先决条件

在深入之前，请确保你的工具包中具备以下工具：

Neo4j：我们的图数据库（AuraDB 非常适合快速入门）。
LangChain：用于编排提取链。
Unstructured.io：用于解析那些棘手的医疗 PDF 文件。
LlamaIndex：用于实现 GraphRAG 检索逻辑。

第一步：解析“脏”数据

医疗报告以布局复杂而臭名昭著——包含表格、多栏文本和签名。我们将使用 unstructured 来处理这项繁重的工作。

from unstructured.partition.pdf import partition_pdf

# 从医疗报告 PDF 中提取元素
elements = partition_pdf(
    filename="report_2023_checkup.pdf",
    infer_table_structure=True,
    strategy="hi_res",
)

# 筛选表格和文本
raw_text = "\n".join([str(el) for el in elements])
print(f"

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