Bauen von Multi-Vektor-Chatbot mit Langchain, Milvus und Cohere

In diesem Artikel wird beschrieben, dass ein medizinischer Chatbot mit mehreren VectorStores erstellt wird, wodurch die Fähigkeit, Benutzerabfragen auf der Grundlage hochgeladener medizinischer Berichte und Gespräche mit Arztpatienten zu verstehen und zu reagieren. Der Chatbot nutzt Langchain, Milvus und gemeinsam für verbesserte KI -Wechselwirkungen.

Die Lernziele decken mit Open-Source-medizinischen Datensätzen, Erstellen von VectorStore-Diensten, Integration von LLMs und Einbettungen und dem Bau eines Multi-Vektor-Chatbots mit Langchain, Milvus und Cohere. Der Artikel erklärt auch die Integration von VectorStores und Abrufmechanismen für kontextbezogene Antworten.

Der Bauprozess ist in Schritte unterteilt:

1. Importieren von Bibliotheken und Modulen: notwendige Python -Bibliotheken und -Module, einschließlich dotenv , LangChain und benutzerdefinierter Dienstmodule, werden für die Verwaltung von Umgebungsvariablen und die Interaktion mit verschiedenen Diensten importiert.

2. Ladedaten: Ein medizinischer Konversationsdatensatz (heruntergeladen von einer bereitgestellten URL) wird mit Pandas geladen. Die Daten umfassen Patientenfragen und Arztantworten.

3. Einnahmedaten: Die Ingestion und speichert die medizinischen Daten in den Vectorstore. Sowohl der Konversationsdatensatz als auch ein Beispielpatientenbericht (ebenfalls herunterladbar) werden aufgenommen.

4. Initialisierungsdienste: Einbettungsdings, Vektor Store und LLM -Dienste werden mithilfe von Werksklassen initialisiert, die Flexibilität bei der Auswahl verschiedener Anbieter ermöglichen.

5. Erstellen von Retrievers: Es werden zwei Retriever erstellt: eine für Gespräche zwischen Doktor und Patient und eine für medizinische Berichte. Ein Ensemble Retriever kombiniert diese für eine breitere Wissensbasis.

6. Verwaltung des Gesprächsgeschichte: Ein SQL-basiertes System wird verwendet, um den Chat-History für kontextbezogene Antworten zu speichern und zu verwalten.

7. Generieren von Antworten: Eine ChatPromptTemplate strukturiert die Antworten des Chatbots und führt sie so, dass er abgerufene Informationen effektiv verwendet.

8. Erstellen von Historien -bewusster Lag -Kette: Die Komponenten werden kombiniert, um eine Kette (Abruf Augmented Generation) zu erstellen, in der der Chatbot Fragen basierend auf dem kombinierten Wissen sowohl von VectorStores als auch der Konversationsgeschichte beantworten kann.

Der Artikel zeigt die Funktionalität des Chatbot mit Beispielabfragen und zeigt, wie Informationen sowohl aus dem Patientenbericht als auch aus dem Konversationsdatensatz verwendet werden, um relevante Antworten zu geben. Die Schlussfolgerung unterstreicht die Bedeutung dieses Ansatzes für die Weiterentwicklung der KI im Gesundheitswesen und zeigt die Vorteile einer flexiblen und skalierbaren Architektur.

Key Takeaways wiederholen Sie die Kernkonzepte des Artikels: Erstellen eines Multi-Vektor-Chatbots, die Integration von Vektorstors für kontextbezogene Antworten, die Bedeutung der Datenverarbeitung und Modelltraining, Personalisierung, Skalierbarkeit und die Rolle von Einbettungen und LLMs.

Ein FAQ -Abschnitt befasst sich mit häufigen Fragen zu medizinischen Chatbots, deren Funktionalität, VectorStores, Personalisierung und Datenschutz.

(Hinweis: Die Bild -URLs sind Platzhalter. Die tatsächlichen Bilder aus der ursprünglichen Eingabe sollten hier in ihrem ursprünglichen Format enthalten sein.)

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonBauen von Multi-Vektor-Chatbot mit Langchain, Milvus und Cohere. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!