一、引言

大语言模型（LLM）如 ChatGPT 和 GPT-4 虽推动了自然语言处理研究，但在医疗等专业领域应用时面临局限。一是部署和微调困难，二是易产生幻觉且推理能力不足。检索增强生成（RAG）技术虽有进展，但仍需改进。本文提出的 MedGraphRAG 旨在解决这些问题，通过构建分层图谱结构和独特检索策略，提升 LLM 在医疗领域性能，增强结果的可靠性与可解释性。

二、方法

（一）医学图谱构建

1. 语义文档分割：为克服传统文档分块方法无法准确捕捉主题变化的缺陷，采用混合字符分离与基于主题的分割方法。先利用静态字符（换行符）划分段落，再通过命题转移将段落转化为独立语句，借助 LLM 的零样本方法和滑动窗口技术确定最终数据块，有效提升了上下文捕获能力。

2. 元素提取：利用 LLM 识别文本中的医学实体，输出名称、类型和描述，并添加唯一 ID 以追踪来源。多次重复提取过程，提高提取质量，确保重要实体不被遗漏。

3. 层次链接：构建包含用户提供文档、医学教材和医学词典三个层级的层次图结构。将各级实体基于相关性和语义相似性进行链接，使每个实体都能与可靠的医学知识相连，减少 LLM 应用中的幻觉现象。

4. 关系链接：基于实体的综合信息，让 LLM 识别实体间关系，生成加权有向图（元图），明确关系的来源、目标、描述和紧密程度。

5. 标签生成与图合并：通过 LLM 对元图内容进行总结生成标签，计算元图间相似度并合并，重复此过程构建全局图，同时限制迭代次数以平衡合并效果与效率。

（二）从图中检索

采用 U - retrieve 策略，先对查询生成总结标签描述，自上而下在图结构中匹配相关图，获取元图及相关实体信息后，由 LLM 生成中间响应，再自下而上结合高层图信息生成最终响应，在保证全局上下文感知的同时提高检索效率。

三、实验

（一）数据集

1. RAG 数据：分为三层，顶层是 MIMIC - IV 等用户医疗报告数据集，中层为 MedC - K 等医学书籍和论文，底层是 UMLS 医学术语数据集，各层在数据更新频率和作用上有所不同。

2. 测试数据：选用 PubMedQA、MedMCQA 和 USMLE 等主流医学问答数据集，用于评估模型性能。

（二）LLM 模型

选用了 LLAMA2、LLAMA3、GPT - 4、Gemini 等多种模型，以测试 MedGraphRAG 在不同模型上的效果。

（三）结果

1. MedGraphRAG 效果：显著提升了 LLM 在医疗基准测试上的性能，在多个模型和测试集上表现出色，尤其对较小模型提升效果明显，部分模型应用后达到甚至超越了当前最优水平，超过人类专家准确率。

2. 基于证据的响应：通过图谱链接机制，能生成有详细引用和解释的证据支持的响应，提高了安全性和可解释性，如在复杂医疗诊断案例中表现优于 GPT - 4。

3. 与 SOTA 医疗 LLM 模型比较：应用于 GPT - 4 时，超越了之前的 SOTA 提示模型，且优于许多需要精细微调的模型，体现了非微调的 MedGraphRAG 方法的优势。

4. 消融研究：证明了混合语义分块法、层次图构建法和 U - retrieve 方法在提升性能方面均优于对比方法，验证了各模块的有效性。

四、结论

本文提出的 MedGraphRAG 框架通过创新的文档分块、图谱构建和检索方法，提升了 LLM 在医疗领域的性能，在医疗问答基准测试中表现优异，并能生成可靠的、有来源依据的响应。未来计划扩展框架数据集并探索在实时临床环境中的应用，有望进一步推动医疗领域人工智能技术的发展。

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