„Jak Stworzyć Medycznego Chatbota Odpowiadającego na Pytania z Wykorzystaniem BioMistral LLM, LangChain, Chroma i RAG: Praktyczny Przewodnik Krok po Kroku”

Tworzenie Inteligentnego Chatbota do Analizy Dokumentów Medycznych w Formacie PDF

W dzisiejszych czasach, kiedy ilość dostępnych informacji medycznych stale rośnie, coraz trudniej jest szybko i efektywnie przetwarzać te dane. Problem ten rozwiązują zaawansowane systemy chatbotów, które łączą technologie NLP (przetwarzania języka naturalnego) i sztucznej inteligencji, umożliwiając precyzyjne odpowiadanie na pytania na podstawie dużych zbiorów danych. W tym artykule omówimy, jak stworzyć chatbota do analizy treści medycznych zawartych w plikach PDF. Zastosujemy technologię Retrieval-Augmented Generation (RAG) oraz model BioMistral, by zapewnić dokładne i zrozumiałe odpowiedzi na pytania użytkowników.

—

Przygotowanie Niezbędnych Narzędzi

Pierwszym krokiem jest instalacja i konfiguracja narzędzi Pythonowych, które umożliwią przetwarzanie dokumentów PDF, generowanie osadzeń semantycznych oraz zapytania korzystające z lokalnego modelu językowego (LLM). Wykorzystujemy między innymi biblioteki takie jak LangChain i HuggingFace.

Przykładowa instalacja w Pythonie wygląda następująco:

python
!pip install langchain sentence-transformers chromadb llama-cpp-python langchain_community pypdf

Biblioteka LangChain pozwala na efektywne ładowanie dokumentów, ich dzielenie na mniejsze fragmenty oraz budowanie procesów opartych o RAG. Dzięki tej konfiguracji, chatbot może działać lokalnie, co znacząco poprawia bezpieczeństwo i prywatność przechowywanych danych.

—

Bezpieczna Obsługa Kluczy API

Aby wykorzystać modele dostępne w usłudze Hugging Face, konieczne jest skonfigurowanie klucza API. W tym celu możemy zapisać klucz jako zmienną środowiskową, co eliminuje ryzyko przypadkowego ujawnienia w kodzie. Oto przykładowy sposób implementacji:

python
import os
from getpass import getpass

os.environ["HF_API_KEY"] = getpass("Podaj swój klucz API Hugging Face:")

—

Ładowanie i Ekstrakcja Tekstu z Plików PDF

Do analizy dokumentów PDF wykorzystujemy moduł PyPDFDirectoryLoader, który pozwala wczytać zawartość wszystkich plików PDF z określonego katalogu:

python
from langchain_community.document_loaders import PyPDFDirectoryLoader

loader = PyPDFDirectoryLoader('/sciezka/do/twoich/danych')
docs = loader.load()

Następnie, aby tekst z dokumentów był łatwiejszy do przetwarzania, dzielimy go na mniejsze fragmenty przy użyciu RecursiveCharacterTextSplitter. Fragmenty mają określoną długość (np. 300 znaków) z zachodzącymi na siebie sekcjami, co zapewnia kontekst w odpowiedziach.

python
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=300, chunk_overlap=50)
chunks = text_splitter.split_documents(docs)

—

Generowanie Osadzeń Semantycznych

Osadzenia semantyczne pozwalają na reprezentowanie tekstu w formie wektorów liczbowych. Dzięki temu chatbot może „zrozumieć” znaczenie treści. W naszym projekcie wykorzystujemy model BAAI/bge-base-en-v1.5, dostępny w bibliotece Hugging Face:

python
from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings

embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="BAAI/bge-base-en-v1.5")

—

Tworzenie Bazy Wektorów i Wyszukiwanie Podobieństw

Kiedy teksty są już podzielone na fragmenty i skonwertowane do osadzeń, możemy utworzyć bazę wektorową, która umożliwia wyszukiwanie dokumentów najbardziej odpowiadających pytaniom użytkownika:

python
from langchain.vectorstores import Chroma

vectorstore = Chroma.from_documents(chunks, embeddings)
query = "Kto jest zagrożony chorobą serca?"
search = vectorstore.similarity_search(query)

Wynikiem zapytania jest lista fragmentów dokumentów najbardziej dopasowanych do pytania. Dzięki temu chatbot może działać szybko i skutecznie.

—

Konfiguracja Modelu BioMistral

Do generacji odpowiedzi wykorzystujemy model BioMistral, zoptymalizowany pod kątem danych medycznych. Model uruchamiamy lokalnie przy pomocy narzędzia LlamaCpp:

python
from langchain_community.llms import LlamaCpp

llm = LlamaCpp(
    model_path="/sciezka/do/modelu/BioMistral-7B.Q4_K_M.gguf",
    temperature=0.3,
    max_tokens=2048,
    top_p=1
)

Parametry takie jak PLACEHOLDER2fe0413a78ff25de i PLACEHOLDER61c078a73c5017aa pozwalają na kontrolowanie stylu i długości generowanych odpowiedzi.

—

Budowanie Łańcucha Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Elementem kluczowym jest implementacja systemu RAG, który łączy wyniki wyszukiwania z odpowiedziami generowanymi przez model. W tym celu tworzymy dedykowaną strukturę przepływu:

python
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate

template = """

Jesteś asystentem AI, który udziela zwięzłych i prawdziwych odpowiedzi.

{query}

"""

prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)

Dzięki temu chatbot integruje pobraną treść z dokumentów bezpośrednio w odpowiedzi generowanej dla użytkownika.

—

Testowanie Chatbota

Na koniec testujemy system, zadając pytanie dotyczące zdrowia:

python
response = rag_chain.invoke("Dlaczego zdrowie serca jest ważne?")
print(response)

Chatbot przeszukuje bazę danych, analizuje kontekst i generuje klarowną odpowiedź, opartą na wiarygodnych źródłach.

—

Podsumowanie

Omawiana metoda pozwala stworzyć zaawansowanego chatbota do przetwarzania dokumentów medycznych w formacie PDF. Dzięki zastosowaniu technologii RAG oraz modelu BioMistral, system zapewnia szybkie i precyzyjne odpowiedzi na pytania użytkowników, jednocześnie uwzględniając kontekst. To rozwiązanie idealnie sprawdzi się w środowiskach wymagających analizowania dużych zbiorów danych, takich jak medycyna, edukacja czy badania naukowe.