medicure rag chatbot

医薬品ラグチャットボット？

LangchainおよびPinecone Vectorデータベースとともに、Meta-lama2-7Bの大手言語モデルを使用してRAGテクニックを実装するAIチャットボット。使用されるリソース：Gale Encyclopedia of Medicine

スクリーンショット

使用されたテクノロジー

1. streamlit- webapp ui
2. Pinecone -Vectorデータベース
3. Langchainと文の変換者 - カチャンを取得し、埋め込みモデル
4. メタラマ-2-7b-chat量子化されたモデル - フェイスハブを抱きしめている大手言語モデル（LLM）

ソリューションアプローチ

Pinecone Vector DBは、本PDFから生成されたtext_chunks埋め込みを保存します。 Langchainは、PintedTemplateを使用してLLMChainを構築するために使用され、Pineconeからの類似性検索を実行し、LLMを使用して出力を細かく実行します。

Webアプリをローカルに実行しています

Webアプリをローカルに実行するには、次の手順に従ってください。

1。リポジトリのクローン：

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

2. 詩の構成：

     pip install poetry
     poetry init
     poetry shell
     

3. 要件をインストールする：

     poetry install
     

4. retrylitアプリを実行します：

   poetry streamlit run app.py

5. アプリへのアクセス：コマンドを実行した後、RiremlitはローカルWebサーバーを起動し、アプリにアクセスできるURLを提供します。通常、 http://localhost:8501のようなものになります。 WebブラウザでこのURLを開きます。

6. Streamlit Serverを停止する：RimeLitサーバーを停止するには、実行中の端末またはコマンドプロンプトに戻り、 Ctrl + Cを押してサーバーを終了します。

こんにちは、私はアダルシュです！

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