Medical RAG using Bio Mistral 7B -Bio Medical RAG using Bio Mistral 7B

Medical RAG using Bio Mistral 7B

その他のソースコード

1.0.0

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Biomistral、Qdrant、およびllama.cppを使用して医療用ラグアプリを構築する

これは、オープンソーススタックを使用したRAG実装です。 Biomistral 7Bは、このアプリを埋め込みモデルとしてPubmedbert、QDRANT、自己ホストベクターDB、Langchain＆Llama CPPとしてオーケストレーションフレームワークとして構築するために使用されています。

説明と重要な機能：

医療ドメインに合わせた強力な技術スイートを使用して、最先端の医療検索拡張生成（RAG）アプリケーションを構築します。
Biomistral 7Bは、医療用途向けに特別に設計された新しい大規模な言語モデルであり、複雑な医療クエリに対する比類のない精度と洞察を提供します。
QDRANT、Dockerコンテナ内で実行する自己ホストのベクトルデータベース。この堅牢なツールは、医療言語モデルによって生成されたものなど、高次元データベクターを管理および取得するためのバックボーンとして機能します。
医療テキストのモデルの理解を高めるために、医療ドメイン用に特別に作成された埋め込みモデルであるPubMed Bert Embeddingsを利用しています。
これにより、当社のアプリケーションは医学文献と質問のニュアンスを把握し、より正確で関連性のある回答を提供することができます。
セットアップの重要なコンポーネントは、CPUマシン上の大規模な言語モデルの推論を可能にするライブラリであるllama.cppです。この量子化されたモデルアプローチにより、パフォーマンスを損なうことなく、効率的かつ費用対効果の高い展開が可能になります。
アプリケーションコンポーネントを調整するために、ツールとサービスをシームレスに統合し、スムーズな動作とスケーラビリティを確保するオーケストレーションフレームワークであるLangchainを紹介します。
バックエンドでは、Python 3.7+でAPIを構築するための最新の高速（高性能）WebフレームワークであるFastapiを活用しています。 Fastapiは、医療用RAGアプリケーションに応答性の高い効率的なバックエンドを作成するために必要な速度と使いやすさを提供します。
最後に、Web UIには、世界で最も人気のあるフロントエンドのオープンソースツールキットの最新バージョンであるBootstrap 5.3を採用しています。これにより、医療用ラグアプリケーションをアクセスしやすくしやすくする洗練された直感的でモバイル応答性のあるユーザーインターフェイスを作成できます。
これらの技術をまとまりのある医療用レイグアプリケーションに統合するように環境を設定しました。