使用BioMistral，Qdrant和Llama.cpp构建医疗抹布应用
这是使用开源堆栈的RAG实现。 BioMistral 7b已与PubMedbert一起构建此应用程序，作为嵌入式模型，QDRANT为自托管矢量DB，而Langchain＆Llama CPP作为编排框架。
描述和关键功能：
- 使用为医疗领域量身定制的一套强大技术，建立尖端的医疗检索增强生成（RAG）应用。
- BioMistral 7B是一种专门为医疗应用设计的新型大型语言模型，可提供无与伦比的准确性和对复杂医疗查询的见解。
- Qdrant，一个自托管矢量数据库，我们在Docker容器中运行。该强大的工具是管理和检索高维数据向量的骨干，例如我们的医学语言模型生成的媒介。
- 为了增强我们的模型对医学文本的理解，我利用了PubMed Bert Embeddings，这是一种专门为医疗领域设计的嵌入模型。
- 这样可以确保我们的应用可以掌握医学文献和查询的细微差别，从而提供更精确和相关的答案。
- 我们设置的关键组成部分是Llama.cpp，它是一个可以在CPU机器上推断大型语言模型的库。这种量化的模型方法允许在不影响性能的情况下进行有效且具有成本效益的部署。
- 为了编排我们的应用程序组件，我介绍了Langchain，这是一个编排框架，无缝整合我们的工具和服务，以确保平稳的操作和可扩展性。
- 在后端，我利用Fastapi是一种现代，快速（高性能）的网络框架，用于使用Python 3.7+构建API。 FastApi提供了为我们的医疗抹布应用创建响应迅速，高效的后端所需的速度和易用性。
- 最后，对于Web UI，我使用Bootstrap 5.3，这是世界上最受欢迎的前端开源工具包的最新版本。这使我们能够创建一个时尚，直观和移动响应性的用户界面，使我们的医疗抹布应用程序易于访问且易于使用。
- 我们设置了将这些技术集成到具有凝聚力和功能性的医学抹布应用中的环境。
实施专家指南：
演示▶q
©许可证？
根据MIT许可分发。有关更多信息，请参见LICENSE 。
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