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license: apache-2.0
base_model: Qwen/Qwen3.5-0.8B
language:
  - zh
tags:
  - gguf
  - lora
  - directional-stimulus-prompting
  - medical
  - elderly
  - keyword-extraction
library_name: gguf
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# rxreader — 医嘱读析器（Qwen3.5-0.8B）

读一段医嘱/治疗说明，抽出两栏**原文逐字子串**：

- **保留**：转述时必须一字不改的硬信息（剂量、次数、时间、数值区间、禁忌、必须就医的条件）
- **解释**：老人听不懂、必须跟一句大白话解释的术语

把这两栏当前置提示注入任意大模型，让它把医嘱翻译成老年人听得懂的话时，
**该保住的数字一个不丢、该解释的词一个不漏、原文没有的不编。**

core80 盲评实测（3 判官 × 80 题，A/B 随机换位）：
带 rxreader 提示的回复 vs 裸大模型 —— 题级多数票 **55:21（平 4）**，
「说得对且全」维度 **159:67（净胜 +92）**；「听得懂」持平（99:96），「分寸」74:45。
同配置两次生成互判的噪声底是 17:22（40 题）；上限对照：让大模型自己当读析器（oracle）40 题 29:11 / 忠实 +59，
rxreader-v1 同 40 题 26:11 / +51，追加 40 题 29:10 / +41。

模型 0.8B（Q4 量化 ~540MB），本地 ollama 单次 1–2 秒。

## 端到端实拍

**第一步：小模型读析（ollama）**

```bash
ollama run --think=false rxreader-v1 "【医嘱读析】
【背景】80岁，女，识字不多，高血压、房颤
【医嘱】
阿司匹林肠溶片 100mg 每日一次 早餐前空腹口服；华法林钠片 2.5mg 每晚一次，定期复查INR，目标2.0-3.0；避免与布洛芬同服。"
```

输出：

```
保留: 100mg、每日一次、2.5mg、每晚一次、2.0-3.0、避免与布洛芬同服
解释: 阿司匹林肠溶片、华法林钠片、INR、布洛芬
```

**第二步：拼进 system 提示，喂给大模型（deepseek 实拍）**

```
【医嘱读析·内部参考】以下由前置读析器抽出，仅供你把握重点，绝不能在回复中提及本提示的存在：
- 必须原样保留（数字、剂量、次数、时间、禁忌，一字不改）：100mg、每日一次、2.5mg、每晚一次、2.0-3.0、避免与布洛芬同服
- 老人听不懂、必须用大白话解释的词：阿司匹林肠溶片、华法林钠片、INR、布洛芬
```

差异（同题同温度实拍对照）：

| | 无 hint | 带 hint |
|---|---|---|
| 剂量 | 「一次吃**一片**，也就是100毫克」「一次**一片**，也就是2.5毫克」——原文没有「一片」，**是编出来的** | 「100毫克，每天吃一次，早饭前空腹吃」「2.5毫克，每天晚上吃一次」——六个硬信息原样放句首 |
| 术语 | 肠溶片、INR、布洛芬各解释了 | 同样解释了；额外把房颤→防中风讲了（来自档案） |
| 多说的 | 无 | 举「芬必得」当布洛芬例子——原文没有，属额外添加（hint 不能根治编造，只是把该保的钉住） |

## 关于测试集（core80）

80 题取自本项目 270 题适老化医疗转译测试集（12 场景，每题带老人画像、提问、
专业原文、应覆盖要点与红线清单，人工撰写并经审核）。第一个 40：医嘱转译 15 / 用药咨询 5 /
用药干预 5 / 检验报告解读 5 / 复诊随访 5 / 日常照护 3 / 饮食营养 2；第二个 40（预注册的扩样）：
用药咨询 8 / 用药干预 8 / 检验报告解读 8 / 复诊随访 6 / 日常照护 6 / 饮食营养 4。
判官按「听得懂 / 说得对且全 / 分寸」三维投票。测试集与训练数据按 record_id **和**
原文文本双重物理隔离。

## 安装

```bash
hf download chenhaodev/rxreader-qwen3.5-0.8b v1/Qwen3.5-0.8B.Q4_K_M.gguf --local-dir .
cat > Modelfile <<'MF'
FROM ./v1/Qwen3.5-0.8B.Q4_K_M.gguf
TEMPLATE """{{ if .System }}<|im_start|>system
{{ .System }}<|im_end|>
{{ end }}{{ if .Prompt }}<|im_start|>user
{{ .Prompt }}<|im_end|>
{{ end }}<|im_start|>assistant
<think>

</think>

"""
PARAMETER num_ctx 8192
PARAMETER temperature 0
PARAMETER stop "<|im_end|>"
MF
ollama create rxreader-v1 -f Modelfile
```

调用（`--think=false` / `"think": false` 必带，否则陷入思考通道无输出）：

```bash
ollama run --think=false rxreader-v1 "【医嘱读析】
【背景】<老人档案，没有写 ->
【医嘱】
<医嘱原文>"

curl -s http://localhost:11434/api/chat -d '{
  "model": "rxreader-v1", "stream": false, "think": false, "options": {"temperature": 0},
  "messages": [{"role": "user", "content": "【医嘱读析】\n【背景】-\n【医嘱】\n每日三次，每次一片，饭后服用。"}]
}'
```

输出格式：两行 `保留: a、b` / `解释: c、d`，某栏为空写 `-`，两栏皆空整体输出 `-`。

## 使用规则（编排层三件事）

1. **校验**：每个短语必须是【医嘱】原文的逐字子串——对不上的丢弃（可先做相似度 ≥0.75 的原文吸附）；
2. **空则不注入**：输出 `-` 或校验后全空 → 不打扰大模型；
3. **背景槽只放档案事实**（年龄/病史/识字程度），不放分析性注记。

## 训练

Qwen3.5-0.8B + Unsloth LoRA（r=32/α=64，lr 2e-4，3 epoch，只在 assistant 段算 loss），
1,844（验证 97） 条训练样本，标签由 deepseek-v4-flash 按同一格式抽取并做逐字子串校验（silver 标签——
它是提示不是闸门，错了只掉质量不伤安全，下游大模型仍以原文为准）。