physicaltherapyassistant
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Enlace a la aplicación: https://physicaltherapyassistant bbxcbhlrxm9de3yd7szjnz.streamlit.app/
PhysioPhrame es una aplicación específica de dominio diseñada para ayudar a los fisioterapeutas y profesionales de la salud al proporcionar un acceso rápido a la información a través de consultas de lenguaje natural. Aprovechando el poder de los modelos de idiomas grandes (LLM) para la comprensión semántica y una base de datos vectorial para un almacenamiento y recuperación de datos eficientes, el fisiophrame ofrece una forma innovadora de acceder a una gran cantidad de conocimientos de fisioterapia. Ya sea que esté buscando posibles diagnósticos, pruebas apropiadas o consideraciones clave durante la evaluación del paciente, PhysioPhrame es su asistente de referencia.
pdftotxt.py ) Para garantizar que el motor de búsqueda semántico de la aplicación tenga acceso a una amplia gama de recursos, el script pdftotxt.py juega un papel fundamental en el preprocesamiento. Transforma los documentos PDF en archivos de texto, haciendo que el contenido esté disponible para su posterior procesamiento. Este paso es vital para extraer información significativa de PDFS, un formato común en documentación médica y trabajos de investigación.
indexing.py ) El script indexing.py está en el corazón de poblar la base de datos de vector, configurando el escenario para las capacidades de búsqueda semántica de la aplicación. Procesa y fragmenta documentos de texto en segmentos digeribles, genera incrustaciones usando LLM y los indexa junto con metadatos en Pinecone. Esta organización meticulosa facilita la recuperación eficiente del contenido semánticamente similar, que sustenta las respuestas rápidas y relevantes de la aplicación.
PTAssistant.py ) Sobre la base de la base establecida por la aplicación central, PTAssistant.py explora las capacidades de la API asistente de OpenAI para refinar aún más las interacciones del usuario. Este script ejemplifica cómo se pueden aprovechar los modelos AI avanzados no solo para comprender, sino también anticipar las consultas de los usuarios, ofreciendo respuestas matizadas y conscientes del contexto. Marca un avance significativo en hacer que la aplicación no solo sea una herramienta sino también un socio de conversación, capaz de guiar a los usuarios a través de información compleja con facilidad.
dotenv para administrar variables de entornoClone El repositorio : comience clonando el repositorio donde el fisiophrame se almacena en su máquina local.
Instalación de dependencias : instale los paquetes de Python requeridos ejecutando el siguiente comando en su terminal:
pip install streamlit openai pinecone-client python-dotenv
Configurar variables de entorno : cree un archivo .env en el directorio raíz del proyecto y agregue sus teclas API de OpenAI y Pinecone de la siguiente manera:
OPENAI_API_KEY='your_openai_api_key'
PINECONE_API_KEY='your_pinecone_api_key'
Navegue al directorio del proyecto en su terminal.
Ejecute la aplicación Streamlit usando el comando: streamlit run PTRAG.py
Streamlit iniciará la aplicación y le proporcionará una URL local para acceder a PhysioPhrame.
Abra la URL proporcionada en su navegador web para interactuar con la aplicación. Ingrese sus consultas relacionadas con la fisioterapia y el fisiophrame lo ayudará con la información relevante.
Para garantizar la confiabilidad y efectividad del fisiophrame, se ha realizado un proceso integral de prueba y evaluación utilizando el PhysioPhrame_Testing_and_Evaluation.ipynb colab en el cuaderno. Este cuaderno se centra en implementar la generación de recuperación acuática (RAG) con Langchain y OpenAI para evaluar el rendimiento de la aplicación al responder preguntas basadas en una transcripción proporcionada.
El cuaderno está estructurado en varias secciones, cada una de ellas a un propósito específico en el proceso de evaluación:
Introducción : el cuaderno establece el contexto explicando el objetivo de crear un chatbot capaz de responder preguntas basadas en una transcripción.
Sección 1: Cargar y dividir la transcripción
Sección 2: Calcule la similitud y encuentre trozos relevantes
Sección 3: crear una base de conocimiento y generar un conjunto de pruebas
Sección 4: Evaluar el modelo en el conjunto de pruebas
Resumen y resultados
El informe de evaluación proporciona un análisis detallado de qué tan bien se realizó el modelo en el conjunto de pruebas. Ofrece información valiosa sobre la capacidad del chatbot para comprender y responder a las consultas basadas en la transcripción proporcionada.
print ( report )Al examinar este informe, las partes interesadas pueden evaluar la efectividad del fisiophrame en el manejo de consultas de lenguaje natural relacionadas con la fisioterapia, asegurando que la aplicación cumpla con los objetivos previstos y brinde información precisa y relevante a sus usuarios.
A través de rigurosas pruebas y evaluación, PhysioPhrame tiene como objetivo establecerse como una herramienta confiable y eficiente para fisioterapeutas y profesionales de la salud, mejorando su proceso de toma de decisiones y mejorando los resultados de la atención al paciente.
Nota : Reemplace los marcadores de posición (por ejemplo, 'your_openai_api_key' , 'your_pinecone_api_key' ) con sus teclas API reales. Asegúrese de que su cuenta y índice de Pinecone estén configurados correctamente para que coincida con los requisitos del script.
Para cualquier problema o personalización adicional, consulte la documentación oficial de las API y las bibliotecas utilizadas.
Licencia de MIT
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