本文根据疾病知识图谱，使用chatgpt了生成3000条医疗诊断多轮对话数据。

首先，若直接让chatgpt生成医疗多轮对话，往往因缺乏事实依据，导致对话中的信息并不准确；其次，生成的医疗多轮对话同质化也非常严重。因此为了保证chatgpt生成的医疗多轮对话主题丰富，且对话中的信息准确。本文在prompt中结合疾病知识图谱，让chatgpt根据某疾病的具体情况来生成 (有点类似知识增强信息检索，本文是知识增强对话生成)。

name代表疾病名称，后续字段是围绕该疾病的详细信息 (疾病描述、推荐用药、宜忌饮食、收费标准等等)。

prompt可以采用以下模板：假设你是一名三甲医院的医生，患者得了{疾病名称}，请利用以下{疾病名称}的具体信息，生成一段你与患者的对话，要详细询问患者的症状、既往病史，并且给出诊断结果和建议。对话要多轮，每个句子不要太长，尽量口语一些。\n\n{疾病的具体信息}

一个实际的例子如下：

该步骤调用chatgpt的API，使用上述prompt生成response即可，本文使用了3000种疾病，生成了3000个多轮对话数据。显然，这些对话的主题是丰富的，大大减少了同质化，且对话中包含的信息准确。本文的工作也可以称之为基于LLM的KG2Dialogue (From Knowledge Graph to Dialogue Based on LLMs)。以下是生成的一些多轮对话，基本每个质量都非常好！