🤖 دستیار پزشکی هوشمند با معماری RAG
🔬 در این پروژه، یک دستیار تخصصی پزشکی با استفاده از تکنیک RAG (بازیابی اطلاعات برای افزایش دقت مدل) پیاده‌سازی شده است. این سیستم با بهره‌گیری از داده‌های معتبر پایگاه MedQAD متعلق به NIH، دقت بالایی در ارائه پاسخ‌های پزشکی دارد.
⚡ برای تحلیل متون زیست‌پزشکی از مدل PubMedBERT استفاده شده که پرسش‌های کاربر را به بردارهای معنایی دقیق تبدیل می‌کند. سپس این بردارها در دیتابیس FAISS ذخیره می‌شوند تا جستجوی شباهت با سرعت و کارایی بسیار بالایی انجام شود.
🧠 در مرحله بازیابی، سیستم متون مرتبط با پرسش کاربر را شناسایی کرده و با ترکیب آن‌ها، یک Augmented Prompt می‌سازد. در نهایت، مدل GPT-2 بر اساس این کانتکست غنی‌شده، پاسخ نهایی را به‌صورت تخصصی و آگاه از بافت تولید می‌کند.
🧩 پشته تکنولوژی این دستیار شامل Python و PyTorch است.
#PubMedBERT #MedQAD
🔬 در این پروژه، یک دستیار تخصصی پزشکی با استفاده از تکنیک RAG (بازیابی اطلاعات برای افزایش دقت مدل) پیاده‌سازی شده است. این سیستم با بهره‌گیری از داده‌های معتبر پایگاه MedQAD متعلق به NIH، دقت بالایی در ارائه پاسخ‌های پزشکی دارد.
⚡ برای تحلیل متون زیست‌پزشکی از مدل PubMedBERT استفاده شده که پرسش‌های کاربر را به بردارهای معنایی دقیق تبدیل می‌کند. سپس این بردارها در دیتابیس FAISS ذخیره می‌شوند تا جستجوی شباهت با سرعت و کارایی بسیار بالایی انجام شود.
🧠 در مرحله بازیابی، سیستم متون مرتبط با پرسش کاربر را شناسایی کرده و با ترکیب آن‌ها، یک Augmented Prompt می‌سازد. در نهایت، مدل GPT-2 بر اساس این کانتکست غنی‌شده، پاسخ نهایی را به‌صورت تخصصی و آگاه از بافت تولید می‌کند.
🧩 پشته تکنولوژی این دستیار شامل Python و PyTorch است.
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#PubMedBERT #MedQAD
❤1
MedQuAD_RAG_PubMedBERT_GPT2.ipynb
1.5 MB
🚀 دستیار هوش مصنوعی پزشکی با معماری End-to-End
🧠 این پروژه یک دستیار هوشمند پزشکی جامع را پیاده‌سازی کرده است که با ترکیب فناوری‌های پیشرفته، دقت پاسخ‌دهی در حوزه سلامت را ارتقا می‌دهد.
⚡ سیستم از معماری RAG (بازیابی اطلاعات برای افزایش دقت مدل) بهره می‌برد تا پاسخ‌های دقیق‌تری بر اساس متون تخصصی ارائه دهد. در این ساختار از مدل PubMedBERT (مدل زبانی پیش‌آموزش‌دیده روی مقالات پزشکی) برای درک بهتر مفاهیم تخصصی استفاده شده است.
📊 همچنین برای مدیریت و جستجوی سریع داده‌های حجیم از کتابخانه FAISS استفاده شده و پردازش نهایی متن توسط GPT-2 انجام می‌شود. این ترکیب ابزارها، یک جریان کاری موثر برای تحلیل داده‌های پزشکی فراهم می‌کند.
#PubMedBERT #FAISS
🧠 این پروژه یک دستیار هوشمند پزشکی جامع را پیاده‌سازی کرده است که با ترکیب فناوری‌های پیشرفته، دقت پاسخ‌دهی در حوزه سلامت را ارتقا می‌دهد.
⚡ سیستم از معماری RAG (بازیابی اطلاعات برای افزایش دقت مدل) بهره می‌برد تا پاسخ‌های دقیق‌تری بر اساس متون تخصصی ارائه دهد. در این ساختار از مدل PubMedBERT (مدل زبانی پیش‌آموزش‌دیده روی مقالات پزشکی) برای درک بهتر مفاهیم تخصصی استفاده شده است.
📊 همچنین برای مدیریت و جستجوی سریع داده‌های حجیم از کتابخانه FAISS استفاده شده و پردازش نهایی متن توسط GPT-2 انجام می‌شود. این ترکیب ابزارها، یک جریان کاری موثر برای تحلیل داده‌های پزشکی فراهم می‌کند.
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#PubMedBERT #FAISS