physicaltherapyassistant
1.0.0
Link para o aplicativo: https://physicaltherapyassistante-bbxcbhlrxm9de3yd7szjnz.streamlit.app/
O Fisiophrame é um aplicativo específico de domínio projetado para ajudar os fisioterapeutas e profissionais de saúde, fornecendo acesso rápido às informações por meio de consultas de linguagem natural. Aproveitando o poder de grandes modelos de linguagem (LLM) para entendimento semântico e um banco de dados vetorial para armazenamento e recuperação de dados eficientes, o Physiophrame oferece uma maneira inovadora de acessar uma riqueza de conhecimento de fisioterapia. Esteja você procurando possíveis diagnósticos, testes apropriados ou considerações importantes durante a avaliação do paciente, o Fisiophrame é o seu assistente preferido.
pdftotxt.py ) Para garantir que o mecanismo de pesquisa semântica do aplicativo tenha acesso a uma ampla gama de recursos, o script pdftotxt.py desempenha um papel fundamental no pré -processamento. Ele transforma documentos em PDF em arquivos de texto, disponibilizando o conteúdo para processamento adicional. Esta etapa é vital para extrair informações significativas dos PDFs, um formato comum em documentação médica e trabalhos de pesquisa.
indexing.py ) O script indexing.py está no centro de preencher o banco de dados do vetor, preparando o cenário para os recursos de pesquisa semântica do aplicativo. Ele processa e pedaços de documentos de texto em segmentos digestíveis, gera incorporação usando LLM e os indexa junto com os metadados em Pinecone. Essa organização meticulosa facilita a recuperação eficiente de conteúdo semanticamente semelhante, sustentando as respostas rápidas e relevantes do aplicativo.
PTAssistant.py ) Com base na fundação apresentada pelo aplicativo principal, PTAssistant.py explora os recursos da API Assistente do OpenAI para refinar ainda mais as interações do usuário. Esse script exemplifica como os modelos de IA avançados podem ser aproveitados para não apenas entender, mas também antecipar as consultas do usuário, oferecendo respostas diferenciadas e com reconhecimento de contexto. Ele marca um avanço significativo para tornar o aplicativo não apenas uma ferramenta, mas um parceiro de conversação, capaz de orientar os usuários por meio de informações complexas com facilidade.
dotenv para gerenciar variáveis de ambienteClone o repositório : comece clonando o repositório onde o fisioframe é armazenado na sua máquina local.
Instale dependências : instale os pacotes Python necessários executando o seguinte comando em seu terminal:
pip install streamlit openai pinecone-client python-dotenv
Configurar variáveis de ambiente : Crie um arquivo .env no diretório raiz do projeto e adicione suas teclas API OpenAI e Pinecone da seguinte forma:
OPENAI_API_KEY='your_openai_api_key'
PINECONE_API_KEY='your_pinecone_api_key'
Navegue até o diretório do projeto em seu terminal.
Execute o aplicativo StreamLit usando o comando: streamlit run PTRAG.py
O streamlit iniciará o aplicativo e fornecerá um URL local para acessar o Physiophrame.
Abra o URL fornecido no seu navegador da web para interagir com o aplicativo. Insira suas consultas relacionadas à fisioterapia, e o Physiophrame o ajudará com informações relevantes.
Para garantir a confiabilidade e a eficácia do fisioframe, um processo abrangente de teste e avaliação foi realizado usando o notebook PhysioPhrame_Testing_and_Evaluation.ipynb colab. Este notebook se concentra na implementação da geração de recuperação (RAG) com Langchain e OpenAI para avaliar o desempenho do aplicativo em responder perguntas com base em uma transcrição fornecida.
O notebook está estruturado em várias seções, cada uma por um objetivo específico no processo de avaliação:
Introdução : O notebook define o contexto, explicando o objetivo de criar um chatbot capaz de responder perguntas com base em uma transcrição.
Seção 1: Transcrição de carga e divisão
Seção 2: Calcule a semelhança e encontre pedaços relevantes
Seção 3: Crie uma base de conhecimento e gerar conjunto de testes
Seção 4: Avalie o modelo no conjunto de testes
Resumo e resultados
O relatório de avaliação fornece uma análise detalhada de quão bem o modelo foi realizado no conjunto de testes. Oferece informações valiosas sobre a capacidade do chatbot de compreender e responder a consultas com base na transcrição fornecida.
print ( report )Ao examinar este relatório, as partes interessadas podem avaliar a eficácia do fisioframe em lidar com consultas de linguagem natural relacionadas à fisioterapia, garantindo que o aplicativo atenda aos objetivos pretendidos e forneça informações precisas e relevantes aos seus usuários.
Através de testes e avaliação rigorosos, o Fisiophrame visa se estabelecer como uma ferramenta confiável e eficiente para fisioterapeutas e profissionais de saúde, melhorando seu processo de tomada de decisão e melhorando os resultados do atendimento ao paciente.
NOTA : Substitua os espaços reservados (por exemplo, 'your_openai_api_key' , 'your_pinecone_api_key' ) pelas suas teclas de API reais. Verifique se a sua conta e o índice Pinecone estão configurados corretamente para atender aos requisitos do script.
Para quaisquer problemas ou personalização adicional, consulte a documentação oficial das APIs e bibliotecas usadas.
MIT Licença
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