论文以馆藏古籍疫病医案为数据挖掘对象,提出了一种基于多层级RAG-Rerank架构的AI范式,对传统数据预处理的手段、数据挖掘的方法进行革新。基于此范式,以LLMs应用开发框架（SemanticKernel）,结合软件工程方法学,采用先进的开发技术（Python、C#）和集成开发环境（Visual Studio）,形成跨平台的AI智能体应用。测试表明,AI智能体有效缓解了传统数据预处理阶段术语标准化带来的开销成本问题,以及在AI赋能过程中出现的模型幻觉、传统RAG低代码平台精度失常、核心逻辑无法自定义等问题。在AI+背景下,为基于中医药古籍文献的数据挖掘与辅助诊疗研究,探索了一种可行的交叉研究的方法。