INSIGHT

WAWASAN

Silakan kunjungi https://insightai.dev/project untuk solusi terkelola kami dengan lebih banyak fitur!

Insight adalah AI otonom yang dapat melakukan penelitian medis. Ia memiliki agen bos yang mengambil tujuan dan ringkasan eksekutif dari tugas yang telah diselesaikan serta hasilnya dan membuat daftar tugas. Agen pekerja mengambil tugas dari daftar dan menyelesaikannya, menyimpan hasilnya ke indeks llama. Bos mendapat informasi tentang hasilnya dan mengubah/memprioritaskan ulang daftar tugas. Para pekerja dapat memanggil API pubmed dan mygene (akan lebih banyak lagi yang akan datang). Para pekerja juga mendapatkan konteks dari indeks llama untuk membantu menyelesaikan tugasnya.

INSIGHT juga dapat memuat ulang dan melanjutkan proses, dan juga memuat file data apa pun yang dapat dibaca manusia dan menggunakannya bersama dengan temuan lainnya!

Anda juga dapat memuat database Indeks llama Anda dan berbicara dengannya, mengajukan pertanyaan sewenang-wenang tentang data Anda, dengan menjalankan talk_to_index.py Anda harus menentukan jalur ke indeks Anda di bagian bawah file. Lihat bagian bawah talk_to_index.py sebagai contoh.

Silakan hubungi saya atau berkontribusi jika ini menarik minat Anda :) Email saya adalah [email protected]

 grafik TB;

    subgraf API;
        API1[API YANG DIPUBMKAN];
        API2[API SAYAGEN];
    akhir;

    Bos((AGEN BOS)) <--> GPT[LLM];
    Llama[(LLAMA INDEX)] -->|Ringkasan hasil| Bos;
    Bos -->|Buat| Antrian[DAFTAR TUGAS];

    Pekerja((AGEN PEKERJA)) <--> GPT;
    Antrian --> |Tarik| Pekerja;
    Llama -->|Konteks tugas| Pekerja;
    Pekerja --> Hasil[Hasil Tugas];

    Hasil --> |Teks| lama;
    Hasil -->|Kode| Pelaksana{PYTHON EXECUTOR};

    Pelaksana --> API1[PUBMED];
    Pelaksana --> API2[MYGENE];
    Pelaksana --> Eksekusi[Hasil Eksekusi];

    Eksekusi --> Llama;

    Llama <--> TalkToIndex[Bicara Dengan Indeks];

    Pengguna{{Pengguna}} -->|Permintaan| TalkToIndex;
    TalkToIndex -->|Hasil| Pengguna;

Memulai

1. Mendaftar ke OpenAI

2. Paparkan variabel lingkungan berikut

   • OPENAI_API_KEY

   ATAU

   Tambahkan kunci api Anda ke file konfigurasi. JIKA ANDA MELAKUKAN INI, JANGAN KOMITMEN DENGAN SISTEM KONTROL VERSI APAPUN!

3. jalankan pip install -r requirements.txt

4. jalankan python main.py

Keluaran

Program ini menyimpan hasil dari setiap tugas dan menambahkannya ke direktori out

Ini juga membuat file penurunan harga temuan utama atas semua hasil yang menyaring data melalui perintah berikut:

• Berikan ringkasan singkat tingkat tinggi dari semua data.
• Cantumkan secara singkat semua poin utama yang tercakup dalam data.
• Berikan semua wawasan penting tentang data.
• Hasilkan beberapa hipotesis kreatif berdasarkan datanya.
• Apa saja arahan penelitian tingkat tinggi yang perlu dieksplorasi lebih lanjut berdasarkan datanya?
• Jelaskan temuan-temuan utama dengan sangat rinci. Jangan sertakan kata-kata pengisi.

Perintah sewenang-wenang dapat ditambahkan. Buka ini di editor penurunan harga untuk pengalaman terbaik.

Berikut adalah contoh struktur keluaran

 .
└── out  /
    ├── Objective  /
    │   ├── Task 1/
    │   │   ├── Result 1/
    │   │   │   ├── Raw Result
    │   │   │   └── Vector Embedding of Result
    │   │   ├── Result 2/
    │   │   │   ├── Raw Result
    │   │   │   └── Vector Embedding of Result
    │   │   ├── .
    │   │   ├── .
    │   │   ├── Summary of task results
    │   │   └── API Call (If task was an API call)
    │   ├── Task 2
    │   ├── .
    │   ├── .
    │   ├── .
    │   └── Task N
    └── key_findings.md

PERHATIKAN BIAYA!!

Saat ini, eksekusi selama beberapa menit seharusnya memakan biaya tidak lebih dari beberapa sen. Nilai ini akan meningkat jika Anda menggunakan model yang lebih canggih seperti GPT-4