本文詳細介紹了使用多個矢量商店建立醫療聊天機器人，從而增強了其根據上傳的醫療報告和醫生對話的理解和響應用戶查詢的能力。聊天機器人利用Langchain，Milvus和Cohere進行改進的AI相互作用。
學習目標涵蓋了利用開源醫學數據集，構建向量店服務，集成LLM和嵌入的目標，並與Langchain，Milvus和Cohere構建多矢量聊天機器人。本文還解釋了整合矢量商店和檢索機制，以進行上下文感知的響應。
施工過程分為步驟：
導入庫和模塊：包括dotenv ， LangChain和自定義服務模塊在內的必要的Python庫和模塊，用於管理環境變量並與各種服務進行交互。
加載數據：使用PANDAS加載醫療對話數據集（可從提供的URL下載）。數據包括患者查詢和醫生的反應。
攝入數據： Ingestion類處理並將醫療數據存儲到矢量店中。對話數據集和示例患者報告（也可下載）都攝入了。
初始化服務：使用工廠類初始化嵌入，矢量存儲和LLM服務，從而在選擇不同的提供商方面具有靈活性。
創建獵犬：創建兩個獵犬：一個用於醫生對話，另一個用於醫療報告。合奏領取器將它們結合在一起，以獲得更廣泛的知識基礎。
管理對話歷史記錄：基於SQL的系統用於存儲和管理聊天歷史記錄以進行上下文感知響應。
生成響應： ChatPromptTemplate結構聊天機器人的響應，引導它有效地使用已檢索的信息。
創建歷史意識到的抹布鏈：組件合併以創建檢索增強生成（RAG）鏈，使聊天機器人能夠根據矢量店和對話歷史記錄的合併知識回答問題。
本文通過示例查詢演示了聊天機器人的功能，展示了它如何使用患者報告和對話數據集中的信息來提供相關答案。結論強調了這種方法在改進AI在醫療保健方面的重要性，強調了靈活且可擴展的體系結構的好處。
關鍵要點重申了文章的核心概念：建立一個多向量聊天機器人，集成了以下環境感知響應的向量商店，數據處理和模型培訓的重要性，個性化，可伸縮性以及嵌入式和LLM的作用。
一個常見問題解答部分解決了有關醫療聊天機器人，其功能，矢量商店，個性化和數據隱私的常見問題。
（注意：圖像URL是佔位符。原始輸入的實際圖像應在此處以其原始格式包含。）
以上是使用Langchain，Milvus和Cohere構建多向量聊天機器人的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
