Langchain、Milvus、Cohereでマルチベクトルチャットボットを構築します

この記事では、複数のVectorstoreを使用して医療チャットボットの構築を詳述し、アップロードされた医療報告書と医師と患者の会話に基づいてユーザークエリを理解して応答する能力を高めます。チャットボットは、Langchain、Milvus、およびCohereをレバレッジして、AI相互作用を改善します。

学習目標は、オープンソースの医療データセット、VectorStoreサービスの構築、LLMと埋め込みの統合、Langchain、Milvus、およびCohereとのマルチベクトルチャットボットの構築を対象としています。この記事では、コンテキスト対応の応答のためのベクトルストアと検索メカニズムの統合についても説明しています。

建設プロセスはステップに分類されます。

1. ライブラリとモジュールのインポート： dotenv 、 LangChain 、Custom Serviceモジュールなどの必要なPythonライブラリとモジュールは、環境変数を管理し、さまざまなサービスと対話するためにインポートされます。

2. データの読み込み：医療会話データセット（提供されたURLからダウンロード可能）は、パンダを使用してロードされます。データには、患者のクエリと医師の回答が含まれます。

3. データの摂取： Ingestionクラスは、医療データをVectorStoreに処理および保存します。会話データセットとサンプル患者レポート（ダウンロード可能）の両方が摂取されます。

4. 初期化サービス：埋め込み、ベクターストア、およびLLMサービスは、工場のクラスを使用して初期化され、さまざまなプロバイダーを選択する柔軟性が可能になります。

5. レトリバーの作成： 2つのレトリバーが作成されます。1つは医師と患者の会話用、もう1つは医療報告用です。アンサンブルレトリバーは、これらを組み合わせて、より広いナレッジベースを実現します。

6. 会話の履歴の管理： SQLベースのシステムは、コンテキストを意識する応答のためにチャット履歴を保存および管理するために使用されます。

7. 応答の生成： ChatPromptTemplateはチャットボットの応答を構成し、取得した情報を効果的に使用するように導きます。

8. 履歴認識ラグチェーンの作成：コンポーネントを組み合わせて検索拡張生成（RAG）チェーンを作成し、チャットボットがVectorStoresと会話履歴の両方からの知識の両方に基づいて質問に答えることができます。

この記事では、チャットボットの機能をサンプルクエリを使用して示しており、患者レポートと会話データセットの両方からの情報を使用して関連する回答を提供する方法を示しています。結論は、ヘルスケアにおけるAIを前進させる際のこのアプローチの重要性を強調し、柔軟でスケーラブルなアーキテクチャの利点を強調しています。

重要なテイクアウトは、記事のコアコンセプトを繰り返します。マルチベクトルチャットボットの構築、コンテキスト認識の応答のためのベクトルストアの統合、データ処理とモデルトレーニングの重要性、パーソナライズ、スケーラビリティ、埋め込みとLLMの役割。

FAQセクションでは、医療チャットボット、その機能、ベクターストア、パーソナライズ、およびデータプライバシーに関する一般的な質問に対処しています。

（注：画像URLはプレースホルダーです。元の入力からの実際の画像は、元の形式にここに含める必要があります。）

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