medicure rag chatbot

의학 래그 챗봇?

Langchain 및 Pinecone Vector 데이터베이스와 함께 Meta-Llama2-7B 대형 언어 모델을 사용하여 Rag 기술을 구현하는 AI 챗봇. 사용 된 자원 : 의학의 게일 백과 사전

스크린 샷

사용 된 기술

1. Sleamlit- WebApp UI
2. PENECONE- 벡터 데이터베이스
3. Langchain 및 문장 변환 자 - 검색 및 임베딩 모델
4. 메타 llama-2-7b-chat Quantized Model- 큰 언어 모델 (LLM)

솔루션 접근

PENECONE VECTOR DB는 PDF 책에서 생성 된 Text_Chunks 임베드를 저장합니다. Langchain은 Prettemplate가있는 LLMchain을 구축하여 Pinecone에서 유사성 검색을 수행 한 다음 LLM으로 출력을 미세 입자하는 데 사용됩니다.

로컬로 웹 앱을 실행합니다

로컬로 웹 앱을 실행하려면 다음을 수행하십시오.

1. 레포를 복제하십시오 .

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

2. 시 구성 :

     pip install poetry
     poetry init
     poetry shell
     

3. 요구 사항 설치 :

     poetry install
     

4. 간단한 앱 실행 :

   poetry streamlit run app.py

5. 앱에 액세스 : 명령을 실행 한 후 Streamlit은 로컬 웹 서버를 시작하고 앱에 액세스 할 수있는 URL을 제공합니다. 일반적으로 http://localhost:8501 과 같은 것입니다. 웹 브라우저 에서이 URL을 엽니 다.

6. Sleamlit 서버를 중지하십시오 : Streamlit 서버를 중지하려면 실행중인 터미널 또는 명령 프롬프트로 돌아가 Ctrl + C 눌러 서버를 종료하십시오.

안녕하세요, 저는 Adarsh!

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피드백

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