前言
在数字化医疗时代，用户对健康知识的需求日益增长，但专业医学信息的获取往往存在门槛。本文将介绍如何使用ADP构建一个专业的医学知识问答助手——“健康助手”，它能够基于腾讯医典的权威医学内容，为用户提供准确、专业的健康咨询服务。
适合读者：
● 智能体开发者
● 医疗健康领域从业者
● 对AI+医疗应用感兴趣的技术人员
效果展示
体验链接：adp.cloud.tencent.com/webim_exp/#…
整体架构
健康助手采用简洁高效的四步流程设计，确保每次回复都基于权威医学资料：
核心流程说明
1. 腾讯医典搜索：基于用户问题，从腾讯医典知识库中检索相关医学内容
2. 医学知识分析：使用大模型分析检索结果，提取关键医学信息
3. 专业回复生成：结合用户问题和医学知识，生成专业、准确的回复
4. 结构化输出：按照统一格式输出，包含参考来源链接
分步骤详解
步骤 1：腾讯医典知识检索
功能说明：
腾讯医典插件是整个工作流的核心，它能够从腾讯医典的权威医学知识库中检索与用户问题相关的内容。
配置要点：
● 搜索关键词：使用系统变量 SYS.RewriteQuery，自动优化用户问题为搜索关键词
● 召回数量：设置为10个知识片段，确保检索结果的全面性
● 返回格式：包含文章标题、内容摘要、相似度评分和原文链接
技术细节：
{
"Query": "{{SYS.RewriteQuery}}",
"LimitDoc": 10
}
步骤 2：医学知识智能分析
功能说明：
使用 Deepseek V3 大模型对检索到的医学内容进行分析和整理，确保回复的专业性和准确性。
配置要点：
● 模型选择：Deepseek/deepseek-v3-250324
● 温度设置：0.6（平衡创造性和准确性）
● 最大Token：4000（支持长篇专业回复）
Prompt设计思路：
# 人设要求
你是一位专业的医疗工作人员，你可以根据客户提问的问题，根据已知内容给出专业的回复。
# 话术要求
1、如果客户提问医疗知识，判断已知内容是否有知识点可以回复
2、不可以胡编知识回复
3、参考来源按照有序顺序展示：1. 2. 3.根据参考的文档显示
# 话术示例
*首先，糖尿病人要学会计算食物总热量。** 我们可以用一个简易公式...
参考来源：
1.[title](url)
2.[title](url)
关键设计原则：
● 专业性：明确AI的医疗工作人员身份
● 准确性：严禁编造医学知识，必须基于检索内容
● 可追溯性：要求提供参考来源链接
● 安全性：知识点不相关时引导用户就医
步骤 3：专业回复输出
功能说明：
将大模型生成的专业回复直接输出给用户，保持回复的完整性和格式。
配置要点：
● 输入变量：引用大模型节点的输出内容
● 输出格式：保持原始格式，包含参考链接
核心优势
1. 权威数据源
● 基于腾讯医典的专业医学内容
● 确保信息的权威性和准确性
● 覆盖全面的医学知识领域
2. 智能检索优化
● 自动优化用户问题为搜索关键词
● 支持多文档内容整合
● 相似度评分确保内容相关性
3. 专业回复生成
● 医疗专业人员人设设定
● 结构化输出格式
● 强制要求提供参考来源
4. 安全机制
● 严禁编造医学知识
● 不相关问题引导就医
● 可追溯的信息来源
快速上手
1. 创建工作流
在ADP平台创建新的工作流，选择"从空白开始"。
2. 添加腾讯医典插件
● 在节点库中搜索"腾讯医典"
● 配置搜索参数：Query使用SYS.RewriteQuery，LimitDoc设为10
3. 配置大模型节点
● 选择Deepseek V3模型
● 复制上述Prompt模板
● 设置输入变量：query、history、content
4. 添加回复节点
● 引用大模型输出内容
● 保持原始格式输出
5. 连接节点
按照：开始 → 腾讯医典搜索 → 大模型分析 → 回复输出 → 结束 的顺序连接。
结论
健康助手代表了智慧医疗发展的重要方向，通过深度整合自然语言处理、权威医学知识库和大模型分析技术，实现了从用户健康咨询到专业医学回复的全流程自动化。基于ADP的强大基础能力，该助手不仅显著提升了健康咨询的效率和专业性，更为普及医学知识和提升全民健康素养提供了强有力的技术支撑。
免责声明：本智能体提供的医学信息仅供参考，不能替代专业医疗建议。如有健康问题，请及时就医咨询专业医生。
