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通过节点关系，找出对应的节点，获取节点属性值，并拼接成想要的结果。

接上节生成的CQL

# 输入
question_class = {'args': {'看东西有时候清楚有时候不清楚': ['symptom']}, 'question_types': ['symptom_disease']}
# 输出
[{'question_type': 'symptom_disease', 'sql': ["MATCH (m:Disease)-[r:has_symptom]->(n:Symptom) where n.name = '看东西有时候清楚有时候不清楚' return m.name, r.name, n.name"]}]

# 输入：
question_class = {'args': {'干眼': ['disease']}, 'question_types': ['disease_drug']}
# 输出： 
[{'question_type': 'disease_drug', 'sql': ["MATCH (m:Disease)-[r:used_drugs]->(n:Drug) where m.name = '干眼' return m.name, r.name, n.name,n.usage_dosage,n.generic_name,n.contraindications"]}]

# 输入：
question_class = {'args': {'干眼': ['disease']}, 'question_types': ['disease_not_food']}
# 输出：
[{'question_type': 'disease_not_food', 'sql': ["MATCH (m:Disease)-[r:noteat_foods]->(n:Foods) where m.name = '干眼' return m.name, r.name, n.name"]}]

查出节点

def search_main(self, sqls):
    """执行cypher查询，并返回相应结果"""
    final_answers = []
    for sql_ in sqls:
        question_type = sql_['question_type']  # 'question_type': 'symptom_disease'
        queries = sql_['sql']  # 'sql': ["MATCH (m:Disease)-[r:has_symptom]->(n:Symptom) where n.name = '看东西有时候清楚有时候不清楚' return m.name, r.name, n.name"]
        answers = []
        for cql in queries:
            ress = neo4j.execute_query(cql)  # logging.info("%s, %s", record["p"]["name"], record["p"]["generation"])
            answers += ress
        final_answer = self.answer_prettify(question_type, answers)
        if final_answer:
            final_answers.append(final_answer)
    return final_answers

拼接节点属性

def answer_prettify(self, question_type, answers):
    if question_type == 'symptom_disease':
        desc = [i['m.name'] for i in answers]
        subject = answers[0]['n.name']
        final_answer = '{0}可能是：{1}'.format(subject, '；'.join(list(set(desc))[:self.num_limit]))

    if question_type == 'disease_drug':
        desc = []
        for i in answers:
            desc.append(i['n.name'] + "(" + i['n.generic_name'] + ")" + " 【用法用量】：" + i['n.usage_dosage'] + " 【禁忌】：" + i['n.contraindications'])
        subject = answers[0]['m.name']
        final_answer = '{0}一般可以用：{1}'.format(subject, '；'.join(list(set(desc))[:self.num_limit]))

    if question_type == 'disease_not_food':
        desc = [i['n.name'] for i in answers]
        subject = answers[0]['m.name']
        final_answer = '{0}忌食的食物包括有：{1}'.format(subject, '；'.join(list(set(desc))[:self.num_limit]))

测试结果

searcher = AnswerSearcher()
# 根据 症状描述 查出 对应的疾病
sqls = [{'question_type': 'symptom_disease',
         'sql': ["MATCH (m:Disease)-[r:has_symptom]-&g服务器托管网t;(n:Symptom) where n.name = '看东西有时候清楚有时候不清楚' return m.name, r.name, n.name"]}]
answer = searcher.searc服务器托管网h_main(sqls)
print(answer)

# 根据 疾病 查出 常用药品
sqls = [{'question_type': 'disease_drug', 'sql': [
    "MATCH (m:Disease)-[r:used_drugs]->(n:Drug) where m.name = '干眼' return m.name, r.name, n.name,n.usage_dosage,n.generic_name,n.contraindications"]}]
answer = searcher.search_main(sqls)
print(answer)

# 根据 药品 查出 给出饮食建议
sqls = [{'question_type': 'disease_not_food', 'sql': ["MATCH (m:Disease)-[r:noteat_foods]->(n:Foods) where m.name = '干眼' return m.name, r.name, n.name"]}]
answer = searcher.search_main(sqls)
print(answer)

['看东西有时候清楚有时候不清楚可能是：干眼']
['干眼一般可以用：施图伦(七叶洋地黄双苷滴眼液) 【用法用量】：黄斑变性：每日3次，每次1滴，滴入眼结膜囊内(近耳侧外眼角)。n眼疲劳：每日3次，每次1滴，滴入眼结膜囊内(近耳侧外眼角)，延续1周或至病情好转，建议每日2次，每次1滴。 【禁忌】：对制剂中活性成份或其它任一成份过敏者禁用。']
['干眼，下列食物不要吃：芥末；海鲜']

问答演示

if __name__ == '__main__':
    print("VipQA：您好，我是人工智能助理，希望可以帮到您")
    handler = ChatBotGraph()
    while 1:
        colorama.init()
        question = input(Fore.WHITE + '用户：')  # 请问最近看东西有时候清楚有时候不清楚是怎么回事，干眼常用药有哪些，干眼哪些不能吃
        answer = handler.chat_main(question)
        log_msg = f"医生：{Fore.CYAN}{answer} n"
        print(log_msg)

VipQA：您好，我是人工智能助理，希望可以帮到您
model init finished ......
用户：请问最近看东西有时候清楚有时候不清楚是怎么回事
VipQA： 可能是：干眼
用户：干眼常用药有哪些
VipQA： 干眼一般可以用：施图伦(七叶洋地黄双苷滴眼液) 【用法用量】：黄斑变性：每日3次，每次1滴，滴入眼结膜囊内(近耳侧外眼角)。
眼疲劳：每日3次，每次1滴，滴入眼结膜囊内(近耳侧外眼角)，延续1周或至病情好转，建议每日2次，每次1滴。 【禁忌】：对制剂中活性成份或其它任一成份过敏者禁用。
用户：干眼哪些不能吃
VipQA： 干眼，下列食物不要吃：海鲜；芥末
用户：

源代码地址：https://gitee.com/VipSoft/VipQA

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