Побудова чат-бота з нуля (покрокова інструкція) - javascript.org.ua

Фото: julien Tromeur на Unsplash

У швидко розвиваючійся галузі технологій штучного інтелекту та охорони здоров'я телемедицина стала важливим компонентом сучасного медичного обслуговування. Сьогодні я радий поділитися своїм досвідом створення TELEMEDAI — чат-бота на базі Retrieval-Augmented Generation (RAG), який покликаний покращити консультації в телемедицині за допомогою штучного інтелекту.

Виклик: Усунення інформаційного розриву в телемедицині

Традиційні платформи телемедицини часто стикаються з проблемою надання миттєвої та точної медичної інформації під час консультацій. Постачальники медичних послуг потребують швидкого доступу до актуальної медичної літератури, а пацієнти шукають надійну інформацію про свої захворювання. Цей інформаційний розрив може призвести до довших консультацій та можливих непорозумінь.

TELEMEDAI: Рішення на основі RAG

TELEMEDAI вирішує ці проблеми, впроваджуючи складну RAG-пайплайн, що 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: За лаштунками

RAG Пайплайн

В основі TELEMEDAI лежить ретельно налаштований RAG-пайплайн, що обробляє та отримує медичну інформацію:

Шар збору даних
- Обробка PDF-документів для медичної літератури
- Попередня обробка текстових даних для оптимального створення вбудовувань
Імплементація векторної бази даних
- Використання Pinecone як векторної бази даних
- Створення та управління вбудовуваннями для ефективного отримання інформації
- Активування можливостей семантичного пошуку для точного відповідності інформації
Двигун обробки запитів
- Перетворення запитів користувачів у векторні вбудовування
- Реалізація алгоритмів пошуку з урахуванням контексту
- Управління отриманням відповідної медичної інформації
Система генерації відповідей
- Використання мовних моделей OpenAI для природної генерації відповідей
- Поєднання отриманої інформації з згенерованим текстом
- Забезпечення точності та бесіди у відповідях

Основні функції та можливості

1. Інтелектуальна обробка PDF-документів

Система може приймати медичну літературу у форматі PDF, роблячи її миттєво доступною для запитів. Ця функція дозволяє медичним працівникам швидко отримувати конкретну інформацію з медичних журналів та підручників під час консультацій.

2. Семантичний пошук інформації

На відміну від традиційних систем пошуку на основі ключових слів, TELEMEDAI розуміє контекст запитів і отримує інформацію на основі семантичного змісту, а не просто збігу слів.

3. Розуміння природної мови

Чат-бот ефективно обробляє запити на природній мові, що робить його доступним як для медичних працівників, так і для пацієнтів.

4. Управління записами на прийом

Вбудовані можливості для планування записів спрощують адміністративні аспекти консультацій з телемедицини.

Впровадження: Деталі

Створення векторної бази даних

# Приклад ініціалізації векторної бази даних
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):
 # Генерація вбудовування для запиту
 query_embedding = create_embedding(query_text)

 # Отримання відповідної інформації 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 важливим завданням.
Ми впровадили систему верифікації, яка порівнює кілька джерел перед генерацією відповідей.

Виклик 2: Затримка в генерації відповідей

Початкові реалізації показали високу затримку у генерації відповідей. Ми оптимізували це наступним чином:

Впровадили ефективні механізми кешування
Оптимізували параметри пошуку векторів
Використовували пакетну обробку для завантаження документів

Майбутні вдосконалення

Підтримка кількох мов: Розширення системи для обробки кількох мов для ширшої доступності.
Оновлення медичної літератури в реальному часі: Впровадження автоматизованих систем для підтримки актуальності бази медичних знань.
Розширена аналітика: Додавання можливості відстежувати та аналізувати шаблони консультацій і результати.

Як розпочати з TELEMEDAI

Вам потрібно відвідати мій GitHub для доступу до коду (https://github.com/buriihenry/TeleMed-Chatbot-Generative-AI) і спочатку запустити ноутбук. Для впровадження TELEMEDAI у ваше середовище нижче надано покрокову інструкцію, яка допоможе налаштувати та запустити чат-бота TELEMEDAI на вашій локальній машині.

Необхідні попередні умови

Перед тим як почати, переконайтеся, що у вас встановлено:

Python 3.8 або вище
pip (менеджер пакетів Python)
Git
Jupyter Notebook

Вам також знадобляться:

Ключ API OpenAI
Ключ API Pinecone

Кроки:

Клонування репозиторію:

git clone https://github.com/yourusername/TeleMed-Chatbot-Generative-AI.git

Крок 1: Встановіть залежності

pip install -r requirements.txt

2. Крок 2: Налаштуйте ваші змінні середовища:

export OPENAI_API_KEY="your-key"   
export PINECONE_API_KEY="your-key"

Крок 3: Створіть віртуальне середовище

Створіть і активуйте віртуальне середовище (рекомендується)

Scripts\activate  

# На macOS/Linux  
python3 -m venv venv  
source venv/bin/activate

Встановіть необхідні пакети:

pip install -r requirements.txt

Крок 4: Налаштуйте змінні середовища

Додайте ваші API ключі у файл .env:

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here  
PINECONE_API_KEY=your_pinecone_api_key_here  
PINECONE_ENVIRONMENT=your_pinecone_environment_here

Крок 5: Запустіть Jupyter Notebook

cd notebooks  
jupyter notebook

Відкрийте TELEMEDAI_RAG_Pipeline.ipynb
Виконуйте клітинки по черзі:
- Налаштуйте векторну базу даних
- Обробляйте медичні документи
- Створюйте вбудовування
- Тестуйте RAG пайплайн

Крок 6: Побудуйте RAG пайплайн

Після успішного виконання ноутбука, побудуйте виробничий RAG пайплайн:

python build_rag_pipeline.py

Цей скрипт:

Ініціалізує векторну базу даних Pinecone
Обробляє всі медичні документи з каталогу data
Створює та зберігає вбудовування
Налаштовує систему пошуку

Крок 7: Запустіть сервер чат-бота

Запустіть сервер чат-бота:

python app.py

Сервер за замовчуванням буде доступний за адресою http://localhost:5000.

Перевірка встановлення

Щоб перевірити, чи все працює:

Відкрийте ваш браузер і перейдіть за адресою http://localhost:5000
Спробуйте тестовий запит, наприклад "Що таке акне?"
Перевірте відповідь на точність та релевантність

Усунення несправностей

Якщо виникають проблеми:

Перевірте ваші API ключі
Перевірте векторну базу даних

TELEMEDAI є значним кроком вперед у застосуванні ШІ для телемедицини. Поєднуючи RAG з обробкою природної мови, ми створили систему, яка покращує досвід телемедицини як для медичних працівників, так і для пацієнтів.

Проєкт є з відкритим кодом і вітає внески від спільноти. Незалежно від того, чи хочете ви покращити RAG пайплайн, додати нові функції чи оптимізувати продуктивність, кожен може долучитися до майбутнього ШІ-підтримуваної телемедицини.

Якщо ви вважаєте, що це було корисно, поставте лайк і натисніть ЗІРОЧКУ на моєму репозиторії GitHub

Перекладено з: Build AI chatbot from scratch(step-by step guide)