使用Langchain，Milvus和Cohere构建多向量聊天机器人

本文详细介绍了使用多个矢量商店建立医疗聊天机器人，从而增强了其根据上传的医疗报告和医生对话的理解和响应用户查询的能力。聊天机器人利用Langchain，Milvus和Cohere进行改进的AI相互作用。

学习目标涵盖了利用开源医学数据集，构建向量店服务，集成LLM和嵌入的目标，并与Langchain，Milvus和Cohere构建多矢量聊天机器人。本文还解释了整合矢量商店和检索机制，以进行上下文感知的响应。

施工过程分为步骤：

1. 导入库和模块：包括dotenv ， LangChain和自定义服务模块在内的必要的Python库和模块，用于管理环境变量并与各种服务进行交互。

2. 加载数据：使用PANDAS加载医疗对话数据集（可从提供的URL下载）。数据包括患者查询和医生的反应。

3. 摄入数据： Ingestion类处理并将医疗数据存储到矢量店中。对话数据集和示例患者报告（也可下载）都摄入了。

4. 初始化服务：使用工厂类初始化嵌入，矢量存储和LLM服务，从而在选择不同的提供商方面具有灵活性。

5. 创建猎犬：创建两个猎犬：一个用于医生对话，另一个用于医疗报告。合奏领取器将它们结合在一起，以获得更广泛的知识基础。

6. 管理对话历史记录：基于SQL的系统用于存储和管理聊天历史记录以进行上下文感知响应。

7. 生成响应： ChatPromptTemplate结构聊天机器人的响应，引导它有效地使用已检索的信息。

8. 创建历史意识到的抹布链：组件合并以创建检索增强生成（RAG）链，使聊天机器人能够根据矢量店和对话历史记录的合并知识回答问题。

本文通过示例查询演示了聊天机器人的功能，展示了它如何使用患者报告和对话数据集中的信息来提供相关答案。结论强调了这种方法在改进AI在医疗保健方面的重要性，强调了灵活且可扩展的体系结构的好处。

关键要点重申了文章的核心概念：建立一个多向量聊天机器人，集成了以下环境感知响应的向量商店，数据处理和模型培训的重要性，个性化，可伸缩性以及嵌入式和LLM的作用。

一个常见问题解答部分解决了有关医疗聊天机器人，其功能，矢量商店，个性化和数据隐私的常见问题。

（注意：图像URL是占位符。原始输入的实际图像应在此处以其原始格式包含。）

以上是使用Langchain，Milvus和Cohere构建多向量聊天机器人的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！