近年来，医学对话生成技术越来越受到研究者的关注，落地需求也逐渐加大。因此，构建一个可以自动回复的医疗对话系统有利于提高临床会诊的效率，减轻医生的负担。在本文中，我们构建了一个医学对话生成框架，采用具有很强的灵活性的流水线系统，以获得高质量的回复；同时，我们开发了一种编码融合模块，充分利用对话历史的实体编码信息与预测编码信息；最后，通过多模型融合方法，提升了最终回复的长度和质量。