本項目是我們的AI研發團隊針對當前植物藥研發周期長、機制模糊、活性成分複雜及知識碎片化等核心瓶頸，研究和構建壹個融合大模型、檢索增強生成（RAG）與微調技術的專屬AI創新研發平台。通過系統性整合古籍典籍、現代文獻、專利及私有實驗數據，結合細胞營養技術和生物發酵技術，構建覆蓋“藥材–成分–靶點–通路–症候–制劑”全鏈條的植物藥專屬知識圖譜。在技術架構上，平台采用“大模型+RAG+LoRA微調”三位壹體模式：以DeepSeek/Qwen等LLM爲基座大模型，利用RAG和向量反饋技術動態注入最新領域知識以提升准確性，並通過專家標注的指令數據集進行LoRA微調，使模型掌握植物藥特有的多成分協同作用等複雜推理範式。目前已經初步證明了技術路線的可行性，有望將植物藥研發周期從傳統的4-6年縮短至1-2年，顯著降低研發成本並提升效率。

改進RAG+向量反饋推理引擎

引擎層是壹個基于FastAPI構建的高性能服務，其核心工作流如圖所示，包含以下關鍵步驟：

步驟1：LLM辨證分析。 接收用戶症狀描述後，系統首先利用DeepSeek-Chat LLM進行中醫辨證，識別出1-3個最可能的證候。這壹步模擬了中醫師的辨證思維，爲後續精准推薦奠定基礎。

步驟2：證候知識檢索。 將識別出的證候重排序識別出主要證候，然後將識別出的主要證候編碼爲向量，在證候知識庫中檢索相關的中醫理論知識，包括該證候的臨床表現、治療原則、常用方藥等信息。

步驟3：反饋增強上下文構建。 系統利用BGE-M3對當前症狀進行編碼，並在PostgreSQL反饋庫中執行向量相似度搜索。它會聚合在語義相似症狀下獲得高評分（如≥8.0）的推薦項作爲正向偏好，同時也會識別出普遍低分（如≤3.0）的推薦項作爲負向警示，共同構成“用戶反饋參考”上下文。

步驟4：LLM推理與生成。 將證候知識摘要和反饋增強上下文壹並注入到DeepSeek-Chat LLM[24]的提示詞（Prompt）中。LLM根據這些結構化信息，遵循預設的辨證原則（如經典優先、安全第壹），最終輸出包含辨證分析、推薦理由和具體方藥詳情的自然語言回答。此過程嚴格約束了LLM的生成邊界，有效緩解了其固有的“幻覺”問題。

引擎層核心工作流

整體技術方案

完整覆蓋：從瓶頸→技術→數據→知識→AI→應用→價值的完整鏈條

三位壹體：大模型+RAG+向量反饋+LoRA微調的協同架構

知識全景：覆蓋"藥材-成分-靶點-通路-症候-制劑"全鏈條知識圖譜

技術融合：AI技術與細胞營養、生物發酵等生物技術深度整合

數據驅動：古籍典籍、現代文獻、專利數據、實驗數據的多源融合

價值量化：明確的周期縮短、成本降低、效率提升指標

反饋閉環：實驗驗證反饋驅動模型持續優化

整體技術方案