Construire un chatbot multi-vecteur avec Langchain, Milvus et Cohere

Cet article détaille la création d'un chatbot médical à l'aide de plusieurs vecteurs, améliorant sa capacité à comprendre et à répondre aux requêtes des utilisateurs en fonction des rapports médicaux téléchargés et des conversations médecin-patient. Le chatbot exploite Langchain, Milvus et Cohere pour l'amélioration des interactions AI.

Les objectifs d'apprentissage couvrent en utilisant des ensembles de données médicaux open source, en créant des services VectorStore, en intégrant les LLM et des intégres et en construisant un chatbot multi-vecteur avec Langchain, Milvus et Cohere. L'article explique également l'intégration des VectorStores et des mécanismes de récupération pour les réponses contextuelles.

Le processus de construction est décomposé en étapes:

1. Importation de bibliothèques et de modules: les bibliothèques et modules Python nécessaires, y compris les modules dotenv , LangChain et de service personnalisés, sont importés pour gérer les variables d'environnement et interagir avec divers services.

2. Données de chargement: un ensemble de données de conversation médicale (téléchargeable à partir d'une URL fournis) est chargé à l'aide de pandas. Les données comprennent les requêtes des patients et les réponses du médecin.

3. Ingestion de données: La classe Ingestion traite et stocke les données médicales dans le VectorStore. L'ensemble de données de conversation et un exemple de rapport patient (également téléchargeable) sont ingérés.

4. Les services d'initialisation: les services d'intégration, de magasin vectoriel et de LLM sont initialisés à l'aide de classes d'usine, permettant la flexibilité de choisir différents fournisseurs.

5. Création de retrievers: Deux retrievers sont créés: un pour les conversations médecin-patient et un autre pour les rapports médicaux. Un ensemble d'ensembles les combine pour une base de connaissances plus large.

6. Gestion de l'historique des conversations: un système basé sur SQL est utilisé pour stocker et gérer l'historique du chat pour les réponses contextuelles.

7. Génération de réponses: un ChatPromptTemplate structure les réponses du chatbot, en les guidant pour utiliser efficacement les informations récupérées.

8. Création de la chaîne de chiffon de la conscience de l'histoire: Les composants sont combinés pour créer une chaîne de génération augmentée (RAG) de récupération, permettant au chatbot de répondre aux questions basées sur les connaissances combinées à la fois à VectorStores et à l'histoire de la conversation.

L'article démontre la fonctionnalité du chatbot avec des exemples de requêtes, montrant comment il utilise les informations du rapport du patient et de l'ensemble de données de conversation pour fournir des réponses pertinentes. La conclusion souligne l'importance de cette approche dans l'avancement de l'IA dans les soins de santé, mettant en évidence les avantages d'une architecture flexible et évolutive.

Les principaux points à retenir réitér les concepts principaux de l'article: construire un chatbot multi-vecteur, intégrer des VectorStores pour les réponses contextuelles, l'importance du traitement des données et de la formation, de la personnalisation, de l'évolutivité et du rôle des intégres et des LLM.

Une section FAQ aborde les questions courantes sur les chatbots médicaux, leurs fonctionnalités, leurs slogan, leur personnalisation et leur confidentialité de données.

(Remarque: les URL de l'image sont des espaces réservés. Les images réelles de l'entrée d'origine doivent être incluses ici dans leur format d'origine.)

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