physicaltherapyassistant
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Lien vers l'application: https://physicaltherapyassistant-bxcbhlrxm9de3yd7szjnz.streamlit.app/
Physiophrame est une application spécifique au domaine conçue pour aider les physiothérapeutes et les professionnels de la santé en fournissant un accès rapide à l'information par le biais de requêtes en langage naturel. Tirant parti de la puissance des modèles de grande langue (LLM) pour la compréhension sémantique et une base de données vectorielle pour un stockage et une récupération efficaces, Physiophrame offre un moyen innovant d'accéder à une multitude de connaissances en physiothérapie. Que vous recherchiez des diagnostics possibles, des tests appropriés ou des considérations clés lors de l'évaluation des patients, le physiophrame est votre assistant incontournable.
pdftotxt.py ) Pour s'assurer que le moteur de recherche sémantique de l'application a accès à une large gamme de ressources, le script pdftotxt.py joue un rôle pivot dans le prétraitement. Il transforme les documents PDF en fichiers texte, ce qui rend le contenu disponible pour un traitement ultérieur. Cette étape est vitale pour extraire des informations significatives des PDF, un format commun dans les documents de documentation médicale et de recherche.
indexing.py ) Le script indexing.py est au cœur de remplir la base de données vectorielle, en préparant le terrain pour les capacités de recherche sémantique de l'application. Il traite et repère des documents de texte en segments digestibles, génère des intégres à l'aide de LLM et les index avec des métadonnées en pignon. Cette organisation méticuleuse facilite la récupération efficace du contenu sémantiquement similaire, sous-tendant les réponses rapides et pertinentes de l'application.
PTAssistant.py ) S'appuyant sur la fondation posée par l'application de base, PTAssistant.py explore les capacités de l'API Assistant OpenAI pour affiner davantage les interactions utilisateur. Ce script illustre la façon dont les modèles AI avancés peuvent être exploités non seulement pour comprendre mais aussi anticiper les requêtes utilisateur, offrant des réponses nuancées et conscientes de contexte. Il marque une progression importante dans la création de l'application non seulement un outil mais un partenaire de conversation, capable de guider les utilisateurs à travers des informations complexes avec facilité.
dotenv pour gérer les variables d'environnementClone le référentiel : Commencez par cloner le référentiel où physiophrame est stocké sur votre machine locale.
Installez les dépendances : installez les packages Python requis en exécutant la commande suivante dans votre terminal:
pip install streamlit openai pinecone-client python-dotenv
Configurez les variables d'environnement : créez un fichier .env dans le répertoire racine du projet et ajoutez vos clés API Openai et PineCone comme suit:
OPENAI_API_KEY='your_openai_api_key'
PINECONE_API_KEY='your_pinecone_api_key'
Accédez au répertoire du projet dans votre terminal.
Exécutez l'application Streamlit à l'aide de la commande: streamlit run PTRAG.py
Streamlit démarrera l'application et vous fournira une URL locale pour accéder à un physiophrame.
Ouvrez l'URL fournie dans votre navigateur Web pour interagir avec l'application. Entrez vos requêtes liées à la physiothérapie, et Physiophrame vous aidera avec des informations pertinentes.
Pour garantir la fiabilité et l'efficacité du physiophrame, un processus complet de tests et d'évaluations a été effectué à l'aide du cahier Colab PhysioPhrame_Testing_and_Evaluation.ipynb . Ce carnet se concentre sur la mise en œuvre de la génération (RAG) de la récupération (RAG) avec Langchain et OpenAI pour évaluer les performances de l'application pour répondre aux questions en fonction d'une transcription fournie.
Le cahier est structuré en différentes sections, chacun servant un objectif spécifique dans le processus d'évaluation:
Introduction : le cahier définit le contexte en expliquant l'objectif de créer un chatbot capable de répondre aux questions en fonction d'une transcription.
Section 1: Transcription de chargement et de division
Section 2: calculer la similitude et trouver des morceaux pertinents
Section 3: Créez une base de connaissances et générez un ensemble de tests
Section 4: Évaluez le modèle sur l'ensemble de tests
Résumé et résultats
Le rapport d'évaluation fournit une analyse détaillée de la performance du modèle sur l'ensemble de tests. Il offre des informations précieuses sur la capacité du chatbot à comprendre et à répondre aux questions en fonction de la transcription fournie.
print ( report )En examinant ce rapport, les parties prenantes peuvent évaluer l'efficacité du physiophrame dans la gestion des requêtes en langage naturel liées à la physiothérapie, garantissant que l'application répond aux objectifs prévus et fournit des informations précises et pertinentes à ses utilisateurs.
Grâce à des tests et à une évaluation rigoureux, le physiophrame vise à s'établir comme un outil fiable et efficace pour les physiothérapeutes et les professionnels de la santé, améliorant leur processus de prise de décision et améliorant les résultats des soins aux patients.
Remarque : Remplacez les espaces réservés (par exemple, 'your_openai_api_key' , 'your_pinecone_api_key' ) avec vos clés API réelles. Assurez-vous que votre compte Pinecone et votre index sont correctement configurés pour répondre aux exigences du script.
Pour tout problème ou une personnalisation plus approfondie, reportez-vous à la documentation officielle des API et bibliothèques utilisées.
Licence MIT
Copyright (C) 2024 Megha Patel
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