ColdFusion з Flask: Легкі рішення для бекенд-сервісів
Вступ
У сьогоднішньому швидко змінюваному світі технологій AI та охорони здоров'я, телемедицина стала важливою складовою сучасного медичного обслуговування. Сьогодні я радий поділитися своїм досвідом створення TELEMEDAI — чат-бота, який використовує Retrieval-Augmented Generation (RAG), щоб покращити телемедичні консультації за допомогою штучного інтелекту.
Виклик: Мости між інформаційними прогалинами в телемедицині
Традиційні платформи телемедицини часто мають труднощі з наданням миттєвої та точної медичної інформації під час консультацій. Медичні працівники потребують швидкого доступу до відповідної медичної літератури, а пацієнти шукають надійну інформацію про свої стани. Ця інформаційна прогалина може призвести до більш тривалих консультацій і потенційних непорозумінь.
З’являється TELEMEDAI: Рішення на базі RAG
TELEMEDAI вирішує ці проблеми, впроваджуючи складну систему RAG, яка поєднує потужність векторних баз даних з великими мовними моделями. Система може обробляти медичну літературу, розуміти запити на природній мові та генерувати точні, контекстуальні відповіді на основі перевіреної медичної інформації.
Технічна архітектура: Як це працює
Система RAG
У серці TELEMEDAI знаходиться ретельно організована система RAG, яка обробляє та отримує медичну інформацію:
- Шар поглинання даних
- Обробка PDF-документів медичної літератури
- Попередня обробка текстових даних для оптимального створення векторів
2. Реалізація векторного сховища
- Використовує Pinecone як векторну базу даних
- Створює та керує векторами для ефективного пошуку інформації
- Дозволяє виконувати семантичний пошук для точного співпадіння інформації
3. Модуль обробки запитів
- Перетворює запити користувача в векторні вектори
- Реалізує алгоритми пошуку з урахуванням контексту
- Керує отриманням відповідної медичної інформації
4. Система генерування відповідей
- Використовує мовні моделі OpenAI для створення природних відповідей
- Комбінує отриману інформацію з генерованим текстом
- Забезпечує точність та зручність відповідей
Ключові особливості та можливості
1. Інтелектуальна обробка PDF-документів
Система може обробляти медичну літературу у форматі PDF, роблячи її миттєво доступною для запитів. Ця функція дозволяє медичним працівникам швидко отримувати конкретну інформацію з медичних журналів і підручників під час консультацій.
2. Семантичний пошук з урахуванням контексту
На відміну від традиційних систем пошуку за ключовими словами, TELEMEDAI розуміє контекст запитів і отримує інформацію на основі семантичного значення, а не лише співпадіння слів.
3. Розуміння природної мови
Чат-бот ефективно обробляє запити на природній мові, що робить його доступним як для медичних професіоналів, так і для пацієнтів.
4. Керування записами
Вбудовані функції планування зустрічей спрощують адміністративні аспекти телемедичних консультацій.
Інсайти з реалізації
Створення векторного сховища
# Приклад ініціалізації векторного сховища
from pinecone import Pinecone
import openai
pc = Pinecone(api_key="your-api-key")
index = pc.Index("medical-knowledge")
def create_embedding(text):
response = openai.Embedding.create(
input=text,
model="text-embedding-ada-002"
)
return response['data'][0]['embedding']
Обробка запитів
def process_query(query_text):
# Створити вектор для запиту
query_embedding = create_embedding(query_text)
# Отримати відповідну інформацію з Pinecone
results = index.query(
vector=query_embedding,
top_k=3,
include_metadata=True
)
return results
Виклики та рішення
Виклик 1: Точність інформації
Забезпечення точності медичної інформації було надзвичайно важливим.
ColdFusion з Flask: Легкі рішення для бекенд-сервісів
Вступ
У сьогоднішньому швидко змінюваному світі технологій AI та охорони здоров'я, телемедицина стала важливою складовою сучасного медичного обслуговування. Сьогодні я радий поділитися своїм досвідом створення TELEMEDAI — чат-бота, який використовує Retrieval-Augmented Generation (RAG), щоб покращити телемедичні консультації за допомогою штучного інтелекту.
Виклик: Мости між інформаційними прогалинами в телемедицині
Традиційні платформи телемедицини часто мають труднощі з наданням миттєвої та точної медичної інформації під час консультацій. Медичні працівники потребують швидкого доступу до відповідної медичної літератури, а пацієнти шукають надійну інформацію про свої стани. Ця інформаційна прогалина може призвести до більш тривалих консультацій і потенційних непорозумінь.
З’являється TELEMEDAI: Рішення на базі RAG
TELEMEDAI вирішує ці проблеми, впроваджуючи складну систему RAG, яка поєднує потужність векторних баз даних з великими мовними моделями. Система може обробляти медичну літературу, розуміти запити на природній мові та генерувати точні, контекстуальні відповіді на основі перевіреної медичної інформації.
Технічна архітектура: Як це працює
Система RAG
У серці TELEMEDAI знаходиться ретельно організована система RAG, яка обробляє та отримує медичну інформацію:
- Шар поглинання даних
- Обробка PDF-документів медичної літератури
- Попередня обробка текстових даних для оптимального створення векторів
2. Реалізація векторного сховища
- Використовує Pinecone як векторну базу даних
- Створює та керує векторами для ефективного пошуку інформації
- Дозволяє виконувати семантичний пошук для точного співпадіння інформації
3. Модуль обробки запитів
- Перетворює запити користувача в векторні вектори
- Реалізує алгоритми пошуку з урахуванням контексту
- Керує отриманням відповідної медичної інформації
4. Система генерування відповідей
- Використовує мовні моделі OpenAI для створення природних відповідей
- Комбінує отриману інформацію з генерованим текстом
- Забезпечує точність та зручність відповідей
Ключові особливості та можливості
1. Інтелектуальна обробка PDF-документів
Система може обробляти медичну літературу у форматі PDF, роблячи її миттєво доступною для запитів. Ця функція дозволяє медичним працівникам швидко отримувати конкретну інформацію з медичних журналів і підручників під час консультацій.
2. Семантичний пошук з урахуванням контексту
На відміну від традиційних систем пошуку за ключовими словами, TELEMEDAI розуміє контекст запитів і отримує інформацію на основі семантичного значення, а не лише співпадіння слів.
3. Розуміння природної мови
Чат-бот ефективно обробляє запити на природній мові, що робить його доступним як для медичних професіоналів, так і для пацієнтів.
4. Керування записами
Вбудовані функції планування зустрічей спрощують адміністративні аспекти телемедичних консультацій.
Інсайти з реалізації
Створення векторного сховища
# Приклад ініціалізації векторного сховища
from pinecone import Pinecone
import openai
pc = Pinecone(api_key="your-api-key")
index = pc.Index("medical-knowledge")
def create_embedding(text):
response = openai.Embedding.create(
input=text,
model="text-embedding-ada-002"
)
return response['data'][0]['embedding']
Обробка запитів
def process_query(query_text):
# Створити вектор для запиту
query_embedding = create_embedding(query_text)
# Отримати відповідну інформацію з Pinecone
results = index.query(
vector=query_embedding,
top_k=3,
include_metadata=True
)
return results
Виклики та рішення
Виклик 1: Точність інформації
Забезпечення точності медичної інформації було надзвичайно важливим.
Перекладено з: ColdFusion with Flask: Lightweight Solutions for Back-End Services