随着 IRIS 中向量数据类型和向量搜索功能的引入,应用程序的开发正在开启一个充满各种可能性的全新世界,其中一个应用程序示例是我最近在巴伦西亚卫生局的一次公开竞赛中看到的应用程序,他们要求提供一种工具,能够使用 AI 模型协助进行 ICD-10 编码。
我们如何实现与所要求的应用程序类似的应用程序? 我们来看看需要什么:
- ICD-10 代码列表,我们将使用它作为 RAG 应用程序的上下文,在纯文本中搜索诊断结果。
- 经过训练的模型,它会将文本向量化,我们将在其中查找 ICD-10 代码中的对应项。
- Python 库,用于对 ICD-10 代码和文本进行摄取和向量化。
- 一个支持文本的友好前端,我们会在其中查找可能的诊断结果。
- 从前端接收的请求的编排。
IRIS 为我们提供哪些功能来满足上述需求?
- CSV 导入,可以使用 RecordMapper 功能,也可以直接使用嵌入式 Python。
- 嵌入式 Python 使我们能够实现使用所选模型生成向量所需的 Python 代码。
- 发布将从前端应用程序调用的 REST API。
- 互操作性生产,以允许在 IRIS 中跟踪信息。
我们只需要看看开发的示例:
d[IA]gnosis
在本文中,您可以访问开发的应用程序,在后续文章中,我们将详细了解如何实现每个功能,包括模型的使用、向量的存储和向量搜索的使用。
我们来看看这个应用程序: