INSIGHT

ПОНИМАНИЕ

Посетите https://insightai.dev/project, чтобы увидеть наше управляемое решение со многими другими функциями!

Insight — это автономный искусственный интеллект, который может проводить медицинские исследования. У него есть главный агент, который берет цель и краткое изложение уже выполненных задач и их результатов и создает список задач. Рабочий агент выбирает задачу из списка и выполняет ее, сохраняя результаты в индексе ламы. Руководитель получает информацию о результатах и ​​меняет/перераспределяет приоритеты в списке задач. Рабочие могут вызывать API-интерфейсы pubmed и mygene (еще больше). Рабочие также получают контекст из индекса ламы, который помогает им выполнять свои задачи.

INSIGHT также может перезагрузить и продолжить выполнение, а также загрузить любой файл данных, читаемый человеком, и использовать его вместе с другими результатами!

Вы также можете загрузить свою базу данных индекса ламы и поговорить с ней, задавая произвольные вопросы о ваших данных, запустив talk_to_index.py Вам нужно будет указать путь к вашему индексу в нижней части файла. Пример см. в нижней части файла talk_to_index.py .

Пожалуйста, свяжитесь со мной или внесите свой вклад, если это вас интересует :) Мой адрес электронной почты [email protected]

 граф ТБ;

    API подграфов;
        API1[ОПУБЛЕННЫЙ API];
        API2[MYGENE API];
    конец;

    Босс((БОСС-АГЕНТ)) <--> GPT[LLM];
    Лама[(ИНДЕКС ЛЛАМЫ)] -->|Сводка результатов| Босс;
    Босс -->|Создать| Очередь[СПИСОК ЗАДАЧ];

    Рабочий((РАБОЧИЙ АГЕНТ)) <--> GPT;
    Очередь --> |Вытащить| Рабочий;
    Лама -->|Контекст для задачи| Рабочий;
    Рабочий --> Результат[Результат задачи];

    Результат --> |Текст| Лама;
    Результат -->|Код| Исполнитель {PYTHON EXECUTOR};

    Исполнитель --> API1[PUBMED];
    Исполнитель --> API2[MYGENE];
    Исполнитель --> Выполнение[Результат выполнения];

    Казнь --> Лама;

    Лама <--> TalkToIndex[Индекс разговора];

    Пользователь{{Пользователь}} -->|Запрос| TalkToИндекс;
    TalkToIndex -->|Результат| Пользователь;

Начиная

1. Зарегистрируйтесь в OpenAI

2. Предоставьте следующую переменную среды

   • OPENAI_API_KEY

   ИЛИ

   Добавьте свой ключ API в файл конфигурации. ЕСЛИ ВЫ СДЕЛАЕТЕ ЭТО, НЕ СОЕДИНЯЙТЕ ИХ С ЛЮБОЙ СИСТЕМОЙ КОНТРОЛЯ ВЕРСИЙ!

3. запустите pip install -r requirements.txt

4. запустить python main.py

Выход

Программа сохраняет результат каждой задачи и добавляет его в выходной каталог out

Он также создает файл уценки ключевых выводов для всех результатов, который анализирует данные с помощью следующих команд:

• Дайте краткое обобщение всех данных.
• Кратко перечислите все основные моменты, которые охватывают данные.
• Дайте всю ключевую информацию о данных.
• Сгенерируйте несколько творческих гипотез на основе данных.
• Какие направления исследований высокого уровня следует изучить дальше, учитывая данные?
• Подробно опишите основные выводы. Не включайте слова-паразиты.

Могут быть добавлены произвольные команды. Откройте это в редакторе уценки для лучшего опыта.

Вот пример структуры вывода

 .
└── 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

ВНИМАТЕЛЬНО РАСХОДЫ!!

В настоящее время казнь на несколько минут должна стоить не более нескольких центов. Это значение увеличится, если вы используете более мощную модель, например GPT-4.