Membina pelbagai chatbot dengan langchain, milvus, dan cohere

Butir-butir artikel ini membina chatbot perubatan menggunakan pelbagai Vectorstores, meningkatkan keupayaannya untuk memahami dan bertindak balas terhadap pertanyaan pengguna berdasarkan laporan perubatan yang dimuat naik dan perbualan doktor-pesakit. Chatbot memanfaatkan Langchain, Milvus, dan Cohere untuk interaksi AI yang lebih baik.

Objektif pembelajaran meliputi menggunakan dataset perubatan sumber terbuka, membina perkhidmatan vektor, mengintegrasikan LLM dan embeddings, dan membina chatbot berbilang vektor dengan Langchain, Milvus, dan Cohere. Artikel ini juga menerangkan mengintegrasikan mekanisme vektor dan pengambilan semula untuk tindak balas konteks yang menyedari.

Proses pembinaan dipecah menjadi langkah:

1. Mengimport Perpustakaan dan Modul: Perpustakaan dan modul Python yang diperlukan, termasuk modul perkhidmatan dotenv , LangChain , dan adat, diimport untuk menguruskan pembolehubah persekitaran dan berinteraksi dengan pelbagai perkhidmatan.

2. Memuatkan Data: Dataset Perbualan Perubatan (boleh dimuat turun dari URL yang disediakan) dimuatkan menggunakan panda. Data termasuk pertanyaan pesakit dan respons doktor.

3. Data yang memakan: Proses kelas Ingestion dan menyimpan data perubatan ke dalam vektor. Kedua -dua dataset perbualan dan laporan pesakit sampel (juga boleh dimuat turun) ditelan.

4. Perkhidmatan Inisialisasi: Embeddings, Store Vector, dan LLM Perkhidmatan diasaskan menggunakan kelas kilang, yang membolehkan fleksibiliti dalam memilih penyedia yang berbeza.

5. Mewujudkan Pengambilan: Dua Pengambilan Dibuat: Satu untuk Perbualan Pesakit Doktor dan satu lagi untuk Laporan Perubatan. Retriever ensemble menggabungkan ini untuk asas pengetahuan yang lebih luas.

6. Menguruskan Sejarah Perbualan: Sistem berasaskan SQL digunakan untuk menyimpan dan menguruskan sejarah sembang untuk respons konteks yang menyedari.

7. Menjana respons: Sebuah ChatPromptTemplate struktur respons chatbot, membimbingnya untuk menggunakan maklumat yang diambil dengan berkesan.

8. Mewujudkan rantaian RAG yang sedar sejarah: Komponen digabungkan untuk mewujudkan rantaian Generasi Augmented Generasi (RAG), membolehkan chatbot menjawab soalan berdasarkan pengetahuan gabungan dari kedua -dua Vectorstores dan sejarah perbualan.

Artikel ini menunjukkan fungsi chatbot dengan contoh pertanyaan, menunjukkan bagaimana ia menggunakan maklumat dari kedua -dua laporan pesakit dan dataset perbualan untuk memberikan jawapan yang relevan. Kesimpulannya menekankan kepentingan pendekatan ini dalam memajukan AI dalam penjagaan kesihatan, yang menonjolkan manfaat seni bina yang fleksibel dan berskala.

Takeaways utama mengulangi konsep teras artikel: Membina chatbot pelbagai vektor, mengintegrasikan kedai vektor untuk tindak balas konteks yang menyedari, kepentingan pemprosesan data dan latihan model, pemperibadian, skalabilitas, dan peranan embeddings dan LLMS.

Seksyen FAQ menangani soalan umum mengenai chatbots perubatan, fungsi mereka, kedai vektor, pemperibadian, dan privasi data.

(Nota: URL imej adalah ruang letak. Imej sebenar dari input asal hendaklah disertakan di sini dalam format asalnya.)

Atas ialah kandungan terperinci Membina pelbagai chatbot dengan langchain, milvus, dan cohere. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!