AItrika скачать - скачать исходный код AItrika

AItrika

AI Исходный код

1.0.0

Скачать

Айрика

Улучшите свои знания в медицинских исследованиях.

Aitrika (ранее PUBGPT ) - это инструмент, который может легко извлекать много соответствующих информации в медицинских работах:

Абстрактный
Полный текст (когда доступен)
Гены
Болезни
Мутации
Ассоциации между генами и заболеваниями
Сетчатые термины
Другие термины
Результаты
Библиография

И так далее!

Запустите демонстрационное приложение

Вы можете попробовать Aitrika с приложением Streamlit, работая:

 streamlit run app.py

Или вы можете использовать его сценарий, работая:

 python main.py

? Установить

Чтобы все установить, вам нужен uv .

Прежде всего, установите uv с командой:

 python main.py

После этого создайте виртуальную среду с командой:

 uv venv venv_name

Активировать виртуальную Env:

 source venv_name/bin/activate

И установить зависимости:

 uv pip install -r requirements.in

? Установить клавиши API LLM

Чтобы установить клавиши API, вставьте свои ключи в файл env.example и переименовать в .env .

? Использование

Вы можете легко получить информацию о статье, передав PubMed Id:

 from aitrika . engine . aitrika import OnlineAItrika
aitrika_engine = OnlineAItrika ( pubmed_id = pubmed_id )
title = aitrika_engine . get_title ()
print ( title )

Или вы можете проанализировать местный PDF:

 from aitrika . engine . aitrika import LocalAItrika
aitrika_engine = LocalAItrika ( pdf_path = pdf_path )
title = aitrika_engine . get_title ()
print ( title )

 Breast cancer genes: beyond BRCA1 and BRCA2.

Вы можете получить другую информацию, такие как ассоциации между генами и болезнями:

 associations = aitrika_engine . get_associations ()

 [
  {
    "gene": "BRIP1",
    "disease": "Breast Neoplasms"
  },
  {
    "gene": "PTEN",
    "disease": "Breast Neoplasms"
  },
  {
    "gene": "CHEK2",
    "disease": "Breast Neoplasms"
  },
]
...

Или вы можете получить хороший форматированный DataFrame:

 associations = aitrika_engine . associations ( dataframe = True )

      gene                          disease
0    BRIP1                 Breast Neoplasms
1     PTEN                 Breast Neoplasms
2    CHEK2                 Breast Neoplasms
...

С силой тряпки вы можете запросить свой документ:

 ## Prepare the documents
documents = generate_documents ( content = abstract )

## Set the LLM
llm = GroqLLM ( documents = documents , api_key = os . getenv ( "GROQ_API_KEY" ))

## Query your document
query = "Is BRCA1 associated with breast cancer?"
print ( llm . query ( query = query ))

 The provided text suggests that BRCA1 is associated with breast cancer, as it is listed among the high-penetrance genes identified in family linkage studies as responsible for inherited syndromes of breast cancer.

Или вы можете извлечь другую информацию:

 results = engine . extract_results ( llm = llm )
print ( results )

 ** RESULTS **

- High-penetrance genes - BRCA1, BRCA2, PTEN, TP53 - responsible for inherited syndromes
- Moderate-penetrance genes - CHEK2, ATM, BRIP1, PALB2, RAD51C - associated with moderate BC risk
- Low-penetrance alleles - common alleles - associated with slightly increased or decreased risk of BC
- Current clinical practice - high-penetrance genes - widely used
- Future prospect - all familial breast cancer genes - to be included in genetic test
- Research need - clinical management - of moderate and low-risk variants

Запустить API

Чтобы запустить Aitrika API, выполните эти шаги:

Убедитесь, что вы установили свою среду и установили все зависимости, как описано в разделе установки.
Запустите сервер API, используя следующую команду:

python api.py

API начнет работать по адресу http://0.0.0.0:8000. Теперь вы можете сделать запросы на различные конечные точки:

/Ассоциации: получить ассоциации из статьи PubMed
/Аннотация: Получите реферат статьи PubMed
/Запрос: запрос статьи PubMed
/Результаты: Получите результаты из статьи PubMed
/Участники: Получите количество участников из статьи PubMed
/Результаты: получить результаты из статьи PubMed

Вы можете использовать такие инструменты, как Curl, Postman или любой клиент HTTP для взаимодействия с API. Например:

curl -X POST " http://localhost:8000/abstract " -H " Content-Type: application/json " -d ' {"pubmed_id": 12345678} '

Документация API автоматически генерируется и сохраняется в docs/api-reference/openapi.json . Вы можете использовать этот файл с такими инструментами, как пользовательский интерфейс Swagger для более интерактивного опыта исследования API.