使用 NVIDIA AI 端点和 Ragas 评估医疗检索增强生成 (RAG)

在医学领域，采用先进技术对于加强患者护理和改进研究方法至关重要。检索增强生成 (RAG) 是这些开创性创新之一，它将大型语言模型 (LLM) 的强大功能与外部知识检索相结合。通过从数据库、科学文献和患者记录中提取相关信息，RAG 系统提供了更准确、上下文更丰富的响应基础，解决了纯法学硕士中经常观察到的过时信息和幻觉等限制。

在本概述中，我们将探讨 RAG 在医疗保健领域日益重要的作用，重点关注其改变药物发现和临床试验等应用的潜力。我们还将深入探讨评估医疗 RAG 系统独特需求所需的方法和工具，例如 NVIDIA 的 LangChain 端点和 Ragas 框架，以及 MACCROBAT 数据集（来自 PubMed Central 的患者报告集合）。

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医疗 RAG 的主要挑战

1. 可扩展性：随着医疗数据以超过 35% 的复合年增长率扩展，RAG 系统需要在不影响速度的情况下高效管理和检索信息，特别是在及时洞察可能影响患者护理的情况下。

2. 专业语言和知识要求：医疗 RAG 系统需要针对特定​​领域进行调整，因为医学词汇和内容与金融或法律等其他领域有很大不同。

3. 缺乏定制的评估指标：与通用 RAG 应用不同，医疗 RAG 缺乏合适的基准。传统指标（如 BLEU 或 ROUGE）强调文本相似性，而不是医疗环境中至关重要的事实准确性。

4. 按组件评估：有效的评估需要对检索和生成组件进行独立审查。检索必须提取相关的当前数据，生成组件必须确保检索内容的忠实性。

引入 Ragas 进行 RAG 评估

Ragas 是一个开源评估框架，提供了一种评估 RAG 管道的自动化方法。其工具包侧重于上下文相关性、召回率、忠实度和答案相关性。 Ragas 利用法学硕士作为法官模型，最大限度地减少了对手动注释数据的需求，从而使流程高效且具有成本效益。

RAG 系统的评估策略

为了进行稳健的 RAG 评估，请考虑以下步骤：

1. 合成数据生成：根据向量存储文档生成三元组数据（问题、答案、上下文）以创建合成测试数据。
2. 基于指标的评估：根据精确度和召回率等指标评估 RAG 系统，将其响应与生成的合成数据作为基本事实进行比较。
3. 独立组件评估：对于每个问题，评估检索上下文相关性和生成的答案准确性。

这是一个示例流程：给出诸如“充血性心力衰竭的典型血压测量是什么？”之类的问题。系统首先检索相关上下文，然后评估响应是否准确地解决了问题。

使用 NVIDIA API 和 LangChain 设置 RAG

要继续操作，请创建一个 NVIDIA 帐户并获取 API 密钥。使用以下命令安装必要的软件包：

pip install langchain
pip install langchain_nvidia_ai_endpoints
pip install ragas

下载MACCROBAT数据集，该数据集提供了可以通过LangChain加载和处理的全面医疗记录。

from langchain_community.document_loaders import HuggingFaceDatasetLoader
from datasets import load_dataset

dataset_name = "singh-aditya/MACCROBAT_biomedical_ner"
page_content_column = "full_text"

loader = HuggingFaceDatasetLoader(dataset_name, page_content_column)
dataset = loader.load()

使用 NVIDIA 端点和 LangChain，我们现在可以构建一个强大的测试集生成器并基于数据集创建合成数据：

from ragas.testset.generator import TestsetGenerator
from langchain_nvidia_ai_endpoints import ChatNVIDIA, NVIDIAEmbeddings

critic_llm = ChatNVIDIA(model="meta/llama3.1-8b-instruct")
generator_llm = ChatNVIDIA(model="mistralai/mixtral-8x7b-instruct-v0.1")
embeddings = NVIDIAEmbeddings(model="nv-embedqa-e5-v5", truncate="END")

generator = TestsetGenerator.from_langchain(
    generator_llm, critic_llm, embeddings, chunk_size=512
)
testset = generator.generate_with_langchain_docs(dataset, test_size=10)

部署和评估管道

在矢量存储上部署您的 RAG 系统，从实际医疗报告中生成示例问题：

# Sample questions
["What are typical BP measurements in the case of congestive heart failure?",
 "What can scans reveal in patients with severe acute pain?",
 "Is surgical intervention necessary for liver metastasis?"]

每个问题都与检索到的上下文和生成的真实答案相关联，然后可以将其用于评估检索和生成组件的性能。

使用 Ragas 自定义指标

医疗 RAG 系统可能需要自定义指标来评估检索精度。例如，一个指标可以确定检索到的文档对于搜索查询是否足够相关：

from dataclasses import dataclass, field
from ragas.evaluation.metrics import MetricWithLLM, Prompt

RETRIEVAL_PRECISION = Prompt(
    name="retrieval_precision",
    instruction="Is this result relevant enough for the first page of search results? Answer '1' for yes and '0' for no.",
    input_keys=["question", "context"]
)

@dataclass
class RetrievalPrecision(MetricWithLLM):
    name: str = "retrieval_precision"
    evaluation_mode = EvaluationMode.qc
    context_relevancy_prompt: Prompt = field(default_factory=lambda: RETRIEVAL_PRECISION)

# Use this custom metric in evaluation
score = evaluate(dataset["eval"], metrics=[RetrievalPrecision()])

结构化输出确保精度和可靠性

为了实现高效可靠的评估，结构化输出简化了处理。借助 NVIDIA 的 LangChain 端点，将您的 LLM 回答分为预定义的类别（例如，是/否）。

import enum

class Choices(enum.Enum):
    Y = "Y"
    N = "N"

structured_llm = nvidia_llm.with_structured_output(Choices)
structured_llm.invoke("Is this search result relevant to the query?")

结论

RAG 连接了法学硕士和密集向量检索，以实现跨医疗、多语言和代码生成领域的高效、可扩展的应用程序。在医疗保健领域，它带来准确、情境感知响应的潜力是显而易见的，但评估必须优先考虑准确性、领域特异性和成本效率。

概述的评估流程采用综合测试数据、NVIDIA 端点和 Ragas，提供了满足这些需求的强大方法。如需更深入地了解，您可以在 GitHub 上探索 Ragas 和 NVIDIA Generative AI 示例。

以上是使用 NVIDIA AI 端点和 Ragas 评估医疗检索增强生成 (RAG)的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！