physicaltherapyassistant

物理

链接到该应用程序：https：//physicaltherapyassistant-bbxcbhlrxm9de3yd7szjnz.streamlit.app/

描述

Physiophrame是一种特定领域的应用程序，旨在通过自然语言查询快速访问信息，以帮助物理治疗师和医疗保健专业人员。 Physiophrame利用大型语言模型（LLM）的力量进行语义理解和矢量数据库，以进行有效的数据存储和检索，提供了一种创新的方法来获得大量的物理治疗知识。无论您是寻找可能的诊断，适当的测试还是患者评估期间的关键注意事项，Physiophrame都是您的首选助手。

特征

• 语义搜索：利用矢量数据库根据语义相似性进行索引和检索数据，以确保响应相关且准确。
• 自然语言界面：由OpenAI的LLM提供支持的应用程序处理自然语言查询，允许直观互动。
• 实时响应生成：实时生成响应，可快速访问信息，而无需通过传统数据库导航。
• 聊天历史记录：维护基于会话的聊天历史记录，以进行互动的连续性，并通过跟踪对话流来增强用户体验。

补充脚本及其角色

pdf到文本转换（ pdftotxt.py ）

为了确保应用程序的语义搜索引擎可以访问广泛的资源， pdftotxt.py脚本在预处理中起关键作用。它将PDF文档转换为文本文件，使内容可用于进一步处理。此步骤对于从PDF中提取有意义的信息至关重要，PDF是医学文档和研究论文中的常见格式。

数据索引（ indexing.py ）

indexing.py脚本是填充向量数据库的核心，为应用程序的语义搜索功能设定了阶段。它将文本文档处理为消化片段，使用LLM生成嵌入，并将它们与Pinecone中的元数据一起索引。这个细致的组织促进了语义上类似内容的有效检索，从而支持了该应用程序的快速和相关响应。

增强与ptassistant的互动性（ PTAssistant.py ）

PTAssistant.py在核心应用程序奠定的基础上，探讨了OpenAI助手API的功能，以进一步完善用户交互。该脚本说明了如何利用高级AI模型来理解，还可以预测用户查询，从而提供细微差别和上下文感知的响应。它标志着使应用程序不仅是工具，还可以使对话合作伙伴轻松指导用户通过复杂的信息，这标志着该应用程序的重大进步。

如何运行

先决条件

• Python 3.8或更高
• 简化
• OpenAI API键
• Pinecone API键
• 用于管理环境变量的dotenv软件包

设置

1. 克隆存储库：首先克隆将物理捕集存储在本地计算机中的存储库。

2. 安装依赖项：通过在终端中运行以下命令来安装所需的Python软件包：

    pip install streamlit openai pinecone-client python-dotenv
   

3. 设置环境变量：在项目的根目录中创建.env文件，并添加您的OpenAI和Pinecone API键，如下所示：

    OPENAI_API_KEY='your_openai_api_key'
   PINECONE_API_KEY='your_pinecone_api_key'
   

运行应用程序

1. 导航到终端中的项目目录。

2. 使用命令运行简化应用程序： streamlit run PTRAG.py

3. 简化将启动该应用程序，并为您提供局部URL访问Physiophrame。

4. 打开Web浏览器中提供的URL以与应用程序进行交互。输入与物理疗法有关的查询，物理学将为您提供相关信息。

测试和评估

Physiophrame测试和评估笔记本

为了确保Physiophrame的可靠性和有效性，使用PhysioPhrame_Testing_and_Evaluation.ipynb colab笔记本进行了全面的测试和评估过程。本笔记本重点是使用Langchain和OpenAI实施检索功能增强的生成（RAG），以根据提供的转录来评估该应用程序在回答问题时的绩效。

带有Langchain和Openai的检索授权一代（RAG）

笔记本构成各个部分，每个部分都在评估过程中有特定目的：

简介：笔记本电脑通过解释创建聊天机器人的目的来设置上下文，该聊天机器人能够根据转录回答问题。

第1节：负载和分裂转录

• 导入必要的库。
• 加载环境变量，包括OpenAI API键。
• 读取并将转录文本分为可管理的块进行处理。

第2节：计算相似性并找到相关的块

• 初始化OpenAI嵌入。
• 定义一个函数来计算给定问题的嵌入，并从转录中找到最相似的块。

第3节：创建知识库并生成测试集

• 从转录块中构建知识库。
• 生成一个包括20个问题的测试集，以评估聊天机器人的性能。

第4节：评估测试集的模型

• 初始化OpenAI模型以进行评估。
• 定义答案功能以根据上下文和问题生成答案。
• 评估模型在生成的测试集和知识库上的性能。

摘要和结果

• 显示评估报告，以提供有关模型性能的见解，突出了其优势和改进领域。

摘要和结果

评估报告提供了模型在测试集上的表现效果的详细分析。它为聊天机器人的能力提供了有价值的见解，可以根据提供的转录理解和响应查询。

 print ( report )

通过检查该报告，利益相关者可以衡量物理架在处理与物理疗法有关的自然语言查询中的有效性，以确保应用程序符合预期的目标，并向其用户提供准确且相关的信息。

通过严格的测试和评估，Physiophrame旨在将自己确立为物理治疗师和医疗保健专业人员的可靠和有效工具，从而增强其决策过程并改善患者的护理结果。

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注意：用实际的API键替换占位符（例如， 'your_openai_api_key' ， 'your_pinecone_api_key' ）。确保正确配置了Pinecone帐户和索引以匹配脚本的要求。

对于任何问题或进一步的自定义，请参阅使用的API和库的正式文档。

执照

麻省理工学院许可证

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