physicaltherapyassistant

物理

鏈接到該應用程序：https：//physicaltherapyassistant-bbxcbhlrxm9de3yd7szjnz.streamlit.app/

描述

Physiophrame是一種特定領域的應用程序，旨在通過自然語言查詢快速訪問信息，以幫助物理治療師和醫療保健專業人員。 Physiophrame利用大型語言模型（LLM）的力量進行語義理解和矢量數據庫，以進行有效的數據存儲和檢索，提供了一種創新的方法來獲得大量的物理治療知識。無論您是尋找可能的診斷，適當的測試還是患者評估期間的關鍵注意事項，Physiophrame都是您的首選助手。

特徵

• 語義搜索：利用矢量數據庫根據語義相似性進行索引和檢索數據，以確保響應相關且準確。
• 自然語言界面：由OpenAI的LLM提供支持的應用程序處理自然語言查詢，允許直觀互動。
• 實時響應生成：實時生成響應，可快速訪問信息，而無需通過傳統數據庫導航。
• 聊天歷史記錄：維護基於會話的聊天歷史記錄，以進行互動的連續性，並通過跟踪對話流來增強用戶體驗。

補充腳本及其角色

pdf到文本轉換（ pdftotxt.py ）

為了確保應用程序的語義搜索引擎可以訪問廣泛的資源， pdftotxt.py腳本在預處理中起關鍵作用。它將PDF文檔轉換為文本文件，使內容可用於進一步處理。此步驟對於從PDF中提取有意義的信息至關重要，PDF是醫學文檔和研究論文中的常見格式。

數據索引（ indexing.py ）

indexing.py腳本是填充向量數據庫的核心，為應用程序的語義搜索功能設定了階段。它將文本文檔處理為消化片段，使用LLM生成嵌入，並將它們與Pinecone中的元數據一起索引。這個細緻的組織促進了語義上類似內容的有效檢索，從而支持了該應用程序的快速和相關響應。

增強與ptassistant的互動性（ PTAssistant.py ）

PTAssistant.py在核心應用程序奠定的基礎上，探討了OpenAI助手API的功能，以進一步完善用戶交互。該腳本說明瞭如何利用高級AI模型來理解，還可以預測用戶查詢，從而提供細微差別和上下文感知的響應。它標誌著使應用程序不僅是工具，還可以使對話合作夥伴輕鬆指導用戶通過複雜的信息，這標誌著該應用程序的重大進步。

如何運行

先決條件

• Python 3.8或更高
• 簡化
• OpenAI API鍵
• Pinecone API鍵
• 用於管理環境變量的dotenv軟件包

設定

1. 克隆存儲庫：首先克隆將物理捕集存儲在本地計算機中的存儲庫。

2. 安裝依賴項：通過在終端中運行以下命令來安裝所需的Python軟件包：

    pip install streamlit openai pinecone-client python-dotenv
   

3. 設置環境變量：在項目的根目錄中創建.env文件，並添加您的OpenAI和Pinecone API鍵，如下所示：

    OPENAI_API_KEY='your_openai_api_key'
   PINECONE_API_KEY='your_pinecone_api_key'
   

運行應用程序

1. 導航到終端中的項目目錄。

2. 使用命令運行簡化應用程序： streamlit run PTRAG.py

3. 簡化將啟動該應用程序，並為您提供局部URL訪問Physiophrame。

4. 打開Web瀏覽器中提供的URL以與應用程序進行交互。輸入與物理療法有關的查詢，物理學將為您提供相關信息。

測試和評估

Physiophrame測試和評估筆記本

為了確保Physiophrame的可靠性和有效性，使用PhysioPhrame_Testing_and_Evaluation.ipynb colab筆記本進行了全面的測試和評估過程。本筆記本重點是使用Langchain和OpenAI實施檢索功能增強的生成（RAG），以根據提供的轉錄來評估該應用程序在回答問題時的績效。

帶有Langchain和Openai的檢索授權一代（RAG）

筆記本構成各個部分，每個部分都在評估過程中有特定目的：

簡介：筆記本電腦通過解釋創建聊天機器人的目的來設置上下文，該聊天機器人能夠根據轉錄回答問題。

第1節：負載和分裂轉錄

• 導入必要的庫。
• 加載環境變量，包括OpenAI API鍵。
• 讀取並將轉錄文本分為可管理的塊進行處理。

第2節：計算相似性並找到相關的塊

• 初始化OpenAI嵌入。
• 定義一個函數來計算給定問題的嵌入，並從轉錄中找到最相似的塊。

第3節：創建知識庫並生成測試集

• 從轉錄塊中構建知識庫。
• 生成一個包括20個問題的測試集，以評估聊天機器人的性能。

第4節：評估測試集的模型

• 初始化OpenAI模型以進行評估。
• 定義答案功能以根據上下文和問題生成答案。
• 評估模型在生成的測試集和知識庫上的性能。

摘要和結果

• 顯示評估報告，以提供有關模型性能的見解，突出了其優勢和改進領域。

摘要和結果

評估報告提供了模型在測試集上的表現效果的詳細分析。它為聊天機器人的能力提供了有價值的見解，可以根據提供的轉錄理解和響應查詢。

 print ( report )

通過檢查該報告，利益相關者可以衡量物理架在處理與物理療法有關的自然語言查詢中的有效性，以確保應用程序符合預期的目標，並向其用戶提供準確且相關的信息。

通過嚴格的測試和評估，Physiophrame旨在將自己確立為物理治療師和醫療保健專業人員的可靠和有效工具，從而增強其決策過程並改善患者的護理結果。

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注意：用實際的API鍵替換佔位符（例如， 'your_openai_api_key' ， 'your_pinecone_api_key' ）。確保正確配置了Pinecone帳戶和索引以匹配腳本的要求。

對於任何問題或進一步的自定義，請參閱使用的API和庫的正式文檔。

執照

麻省理工學院許可證

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