이 기사는 여러 VectorStores를 사용하여 의료용 챗봇 구축에 대해 자세히 설명하여 업로드 된 의료 보고서 및 의사 환자 대화를 기반으로 사용자 쿼리를 이해하고 응답 할 수있는 능력을 향상시킵니다. 챗봇은 Langchain, Milvus 및 Cohere를 활용하여 AI 상호 작용이 향상되었습니다.
학습 목표는 오픈 소스 의료 데이터 세트, VectorStore 서비스 구축, LLM 및 임베딩을 통합하고 Langchain, Milvus 및 Cohere와 함께 다중 벡터 챗봇을 건설하는 것을 포함합니다. 이 기사는 또한 상황 인식 응답을위한 벡터 스토어 및 검색 메커니즘을 통합한다고 설명합니다.
시공 과정은 단계로 나뉩니다.
라이브러리 및 모듈 가져 오기 : dotenv , LangChain 및 사용자 정의 서비스 모듈을 포함한 필요한 Python 라이브러리 및 모듈은 환경 변수 관리 및 다양한 서비스와 상호 작용하기 위해 가져옵니다.
데이터로드 : 의료 대화 데이터 세트 (제공된 URL에서 다운로드 가능)는 팬더를 사용하여로드됩니다. 데이터에는 환자 쿼리 및 의사 응답이 포함됩니다.
데이터 수집 : Ingestion 클래스는 의료 데이터를 벡터 스토어에 과정하고 저장합니다. 대화 데이터 세트와 샘플 환자 보고서 (다운로드 가능)가 섭취됩니다.
서비스 초기화 : 임베딩, 벡터 스토어 및 LLM 서비스는 공장 클래스를 사용하여 초기화되어 다양한 공급자를 선택할 수 있습니다.
리트리버 생성 : 두 개의 리트리버가 생성됩니다. 하나는 의사 환자 대화를위한 것과 다른 하나는 의료 보고서를위한 것입니다. 앙상블 리트리버는 더 넓은 지식 기반을 위해이를 결합합니다.
대화 내역 관리 : SQL 기반 시스템은 컨텍스트 인식 응답을위한 채팅 기록을 저장하고 관리하는 데 사용됩니다.
응답 생성 : ChatPromptTemplate 는 챗봇의 응답을 구조화하여 검색된 정보를 효과적으로 사용하도록 안내합니다.
역사 인식 걸레 체인 : 구성 요소는 결합되어 검색 증강 생성 (RAG) 체인을 만들어 챗봇이 VectorStores와 대화 기록의 결합 된 지식을 기반으로 질문에 답할 수 있습니다.
이 기사는 예제 쿼리와 함께 챗봇의 기능을 보여 주며 환자 보고서와 대화 데이터 세트의 정보를 사용하여 관련 답변을 제공하는 방법을 보여줍니다. 결론은 의료 분야에서 AI를 발전시키는 데있어 이러한 접근법의 중요성을 강조하여 유연하고 확장 가능한 아키텍처의 이점을 강조합니다.
주요 테이크 아웃은 기사의 핵심 개념을 반복합니다. 다중 벡터 챗봇 구축, 컨텍스트 인식 응답을 위해 Vectorstores를 통합, 데이터 처리 및 모델 교육, 개인화, 확장 성 및 삽입 및 LLM의 역할의 중요성.
FAQ 섹션은 의료용 챗봇, 기능, 벡터 스토어, 개인화 및 데이터 개인 정보에 대한 일반적인 질문을 다룹니다.
(참고 : 이미지 URL은 자리 표시 자입니다. 원래 입력의 실제 이미지는 여기에 원래 형식으로 포함되어야합니다.)
위 내용은 Langchain, Milvus 및 Cohere로 다중 벡터 챗봇 구축의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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