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medicure rag chatbot

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Medicure Rag Chatbot?

Ein KI-Chatbot, der eine RAG-Technik mit Meta-Llama2-7b-Großsprachenmodell sowie Langchain- und Pinecone-Vektor-Datenbanken implementiert. Verwendete Ressource: Die Gale Encyclopedia of Medicine

Screenshots

Technologien verwendet

Streamlit- webapp ui
Pnecone - Vektordatenbank
Langchain- und Satztransformatoren - Retrieveqachain und Einbettungsmodell
Meta LLAMA-2-7B-CHAT Quantisierte Modell-großes Sprachmodell (LLM) vom Umarmungsgesichtszentrum

Lösungsansatz

Pinecone Vector DB speichert die aus dem Buch PDF generierten Text_Chunks -Einbettungen. Langchain wird zum Erstellen der LLMCHain mit promptTemplate verwendet, um die Ähnlichkeitssuche aus Pinecone auszuführen und dann die Ausgabe mit LLM zu fein.

Ausführen der Web -App lokal ausführen

Um die Web -App lokal auszuführen, befolgen Sie die folgenden Schritte:

1. Klonen Sie das Repo :

git clone https://github.com/4darsh-Dev/medicure-rag-chatbot.git

Poesie konfigurieren :

  pip install poetry
  poetry init
  poetry shell

Anforderungen installieren :
```
  poetry install
  
```
Führen Sie die Streamlit -App aus :
```
poetry streamlit run app.py
```
Zugriff auf Ihre App : Nach dem Ausführen des Befehls startet Streamlit einen lokalen Webserver und bietet eine URL an, an der Sie auf Ihre App zugreifen können. Normalerweise ist es so etwas wie http://localhost:8501 . Öffnen Sie diese URL in Ihrem Webbrowser.
Stoppen Sie den Streamlit -Server : Um den Streamlit -Server zu stoppen, kehren Sie zum Terminal oder zur Eingabeaufforderung zurück, an der er ausgeführt wird, und drücken Sie Ctrl + C , um den Server zu beenden.