【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及药品推荐，尤其涉及基于gpt-4和langchain的药品推荐方法。
技术介绍
1、当患者感到身体不适时，往往去医院诊疗或根据自己的经验吃药以缓解不适，去医院诊疗时，排队预约的过程较浪费时间，根据自己的经验吃药无法保证药效对症，不利于保障患者的身体健康，随着互联网和人工智能技术的兴起，智能药物推荐方法应运而生，从一定程度上缓解医疗资源欠缺的现状。
2、现有技术中，患者在陈述病情时表述不准确或不全，导致智能药物推荐系统无法准确理解患者的病情和需求，另外，现有智能药物推荐系统会受限于模型的能力，无法充分考虑复杂的疾病情况和患者的年龄、性别等因素，导致推荐结果不够准确。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于gpt-4和langchain的药品推荐方法，以克服上述技术问题。
2、为了实现上述目的，本专利技术的技术方案是：
3、一种基于gpt-4和langchain的药品推荐方法，包括以下步骤：
4、s1：收集历史医疗诊断信息，所述历...
【技术保护点】
1.一种基于GPT-4和LangChain的药品推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于GPT-4和LangChain的药品推荐方法，其特征在于，S4中利用所述数据集训练GPT-4模型，得出疾病预测模型的具体步骤包括：
3.根据权利要求1所述的基于GPT-4和LangChain的药品推荐方法，其特征在于，S5中将所述数据集整理成历史诊断信息向量的具体步骤包括：
4.根据权利要求3所述的基于GPT-4和LangChain的药品推荐方法，其特征在于，将所述患者疾病集合向量表示为K[w0,w1,w2,w3,w4,...
【技术特征摘要】
1.一种基于gpt-4和langchain的药品推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于gpt-4和langchain的药品推荐方法，其特征在于，s4中利用所述数据集训练gpt-4模型，得出疾病预测模型的具体步骤包括：
3.根据权利要求1所述的基于gpt-4和langchain的药品推荐方法，其特征在于，s5中将所述数据集整理成历史诊断信息向量的具体步骤包括：
4.根据权利要求3所述的基于gpt-4和langchain的药品推荐方法，其特征在于，将所述患者疾病集合向量表示为k[w0,w1,w2,w3,w4,w5，w6，w7]，其中w0,w1,w2,w3,w4表示所述疾病预测模型预测出的患者的疾病名称编码值，w5表示科室编码值，w6表示性别编码值，w7表示年龄编码值，所述患者疾病集合向量中各个特征向量的编码规则与...
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