physicaltherapyassistant

理学障害

アプリへのリンク：https：//physicaltherapassistant-bbxcbhlrxm9de3yd7szjnz.streamlit.app/

説明

Physiophrameは、自然言語の質問を通じて情報に迅速にアクセスできるようにすることにより、理学療法士と医療専門家を支援するために設計されたドメイン固有のアプリケーションです。セマンティック理解のための大規模な言語モデル（LLM）の力と効率的なデータストレージと検索のためのベクターデータベースを活用すると、PhysioPhrameは豊富な理学療法の知識にアクセスする革新的な方法を提供します。患者の評価中に可能な診断、適切なテスト、または重要な考慮事項を探しているかどうかにかかわらず、Physiophrameはあなたの頼りになるアシスタントです。

特徴

• セマンティック検索：ベクトルデータベースを使用して、セマンティックの類似性に基づいてデータをインデックス化および取得し、応答が関連性が高く正確であることを確認します。
• 自然言語インターフェイス：OpenaiのLLMを搭載したアプリケーションは、自然言語のクエリを処理し、直感的な相互作用を可能にします。
• リアルタイムの応答生成：リアルタイムで応答を生成し、従来のデータベースをナビゲートせずに情報にすばやくアクセスできます。
• チャット履歴：インタラクションの継続性のためのセッションベースのチャット履歴を維持し、会話の流れを追跡することでユーザーエクスペリエンスを向上させます。

補足スクリプトとその役割

PDFからテキスト変換（ pdftotxt.py ）へ

アプリケーションのセマンティック検索エンジンが幅広いリソースにアクセスできるようにするために、 pdftotxt.pyスクリプトは、前処理において極めて重要な役割を果たします。 PDFドキュメントをテキストファイルに変換し、コンテンツをさらに処理できるようにします。このステップは、医療文書と研究論文の一般的な形式であるPDFSから意味のある情報を抽出するために不可欠です。

データインデックス（ indexing.py ）

indexing.pyスクリプトは、ベクトルデータベースの編成の中心にあり、アプリケーションのセマンティック検索機能の段階を設定します。テキストドキュメントを消化可能なセグメントに処理およびチャンクし、LLMを使用して埋め込みを生成し、松ぼっくりのメタデータとともにインデックスを作成します。この細心の組織は、アプリケーションの迅速で関連性のある応答を支える、意味的に類似したコンテンツの効率的な検索を促進します。

ptassistant（ PTAssistant.py ）との相互作用の向上

コアアプリケーションによって敷設された基盤の上に構築されたPTAssistant.py 、OpenAIアシスタントAPIの機能を調査して、ユーザーのインタラクションをさらに洗練します。このスクリプトは、高度なAIモデルをレバレッジ化して、理解するだけでなく、ユーザークエリを予測する方法を例示しており、微妙なコンテキスト対応の応答を提供します。これは、アプリケーションをツールだけでなく会話パートナーにすることにおける重要な進歩を示しており、複雑な情報を簡単にユーザーに導くことができます。

実行方法

前提条件

• Python 3.8以降
• 流線
• Openai APIキー
• Pinecone APIキー
• 環境変数を管理するためのdotenvパッケージ

設定

1. リポジトリのクローン：PhysioPhrameがローカルマシンに保存されているリポジトリをクローニングすることから始めます。

2. 依存関係のインストール：端末で次のコマンドを実行して、必要なPythonパッケージをインストールします。

    pip install streamlit openai pinecone-client python-dotenv
   

3. 環境変数のセットアップ：プロジェクトのルートディレクトリに.envファイルを作成し、次のようにOpenAIおよびPinecone APIキーを追加します。

    OPENAI_API_KEY='your_openai_api_key'
   PINECONE_API_KEY='your_pinecone_api_key'
   

アプリケーションの実行

1. 端末のプロジェクトディレクトリに移動します。

2. コマンドを使用してretrylitアプリケーションを実行します： streamlit run PTRAG.py

3. Streamlitはアプリケーションを開始し、PhysioPhrameにアクセスするためのローカルURLを提供します。

4. Webブラウザで提供されたURLを開き、アプリケーションと対話します。理学療法に関連するクエリを入力し、理学障害は関連情報を支援します。

テストと評価

理学障害のテストと評価ノートブック

Physiophrameの信頼性と有効性を確保するために、 PhysioPhrame_Testing_and_Evaluation.ipynb Colabノートブックを使用して、包括的なテストと評価プロセスが実施されました。このノートブックは、LangchainとOpenaiを使用した検索された生成（RAG）の実装に焦点を当て、提供された転写に基づいて質問に答える際のアプリケーションのパフォーマンスを評価します。

LangchainとOpenaiを使用した検索の高世代（RAG）

ノートブックはさまざまなセクションに構成されており、それぞれが評価プロセスで特定の目的を果たしています。

はじめに：ノートブックは、転写に基づいて質問に答えることができるチャットボットを作成する目的を説明することにより、コンテキストを設定します。

セクション1：転写をロードおよび分割します

• 必要なライブラリを輸入します。
• OpenAI APIキーを含む環境変数をロードします。
• 転写テキストを読み取り、処理のために管理可能なチャンクに分割します。

セクション2：類似性を計算し、関連するチャンクを見つけます

• Openai埋め込みを初期化します。
• 特定の質問の埋め込みを計算する関数を定義し、転写から最も類似したチャンクを見つけます。

セクション3：知識ベースを作成し、テストセットを生成します

• 転写チャンクから知識ベースを構築します。
• チャットボットのパフォーマンスを評価するために、20の質問で構成されるテストセットを生成します。

セクション4：テストセットのモデルを評価します

• 評価のためにOpenAIモデルを初期化します。
• コンテキストと質問に基づいて回答を生成する回答関数を定義します。
• 生成されたテストセットと知識ベースでのモデルのパフォーマンスを評価します。

要約と結果

• 評価レポートを表示して、モデルのパフォーマンスに関する洞察を提供し、改善のための強みと領域を強調します。

要約と結果

評価レポートは、モデルがテストセットでどれだけうまく実行されたかの詳細な分析を提供します。これは、提供された転写に基づいてクエリを理解し、応答するチャットボットの能力に関する貴重な洞察を提供します。

 print ( report )

このレポートを調べることにより、利害関係者は理学療法に関連する自然言語クエリの処理における理学障害の有効性を評価し、アプリケーションが意図した目的を満たし、正確で関連する情報をユーザーに提供することを保証できます。

厳密なテストと評価を通じて、Physiophrameは、理学療法士と医療専門家にとって信頼できる効率的なツールとしての地位を確立することを目指しており、意思決定プロセスを強化し、患者のケアの結果を改善します。

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注：プレースホルダー（ 'your_openai_api_key' 、 'your_pinecone_api_key' ）を実際のAPIキーに置き換えます。 Pineconeアカウントとインデックスが、スクリプトの要件に一致するように正しく構成されていることを確認してください。

問題やその他のカスタマイズについては、使用済みのAPIとライブラリの公式ドキュメントを参照してください。

ライセンス

MITライセンス

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