INSIGHT

洞察力

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Insight 是一种可以进行医学研究的自主人工智能。它有一个老板代理，它获取目标和已完成任务及其结果的执行摘要，并创建任务列表。工作代理从列表中选取任务并完成它，并将结果保存到 llama 索引中。老板获知结果并更改/重新确定任务列表的优先级。工作人员可以调用 pubmed 和 mygene API（更多）。工作人员还可以从 llama 索引中获取上下文，以帮助完成他们的任务。

INSIGHT 还可以重新加载并继续运行，还可以加载任何人类可读的数据文件并将其与其他发现一起使用！

您还可以通过运行talk_to_index.py加载 llama Index 数据库并与之对话，询问有关数据的任意问题。您必须在文件底部指定索引的路径。有关示例，请参阅talk_to_index.py的底部。

如果您对此感兴趣，请与我联系或贡献:) 我的电子邮件是 [email protected]

图 TB；

    子图 API；
        API1[PUBMED API];
        API2[MYGENE API];
    结尾;

    老板((老板代理)) <--> GPT[LLM];
    骆驼[(骆驼索引)] -->|结果摘要|老板;
    老板-->|创建|队列[任务列表]；

    工人((工人代理)) <--> GPT;
    队列 --> |拉|工人;
    Llama -->|任务上下文|工人;
    Worker --> 结果[任务结果];

    结果 --> |文本|骆驼;
    结果-->|代码|执行器{PYTHON EXECUTOR};

    执行器 --> API1[PUBMED];
    执行器 --> API2[MYGENE];
    执行器 --> 执行[执行结果];

    执行--> 骆驼；

    Llama <--> TalkToIndex[对话索引];

    用户{{User}} -->|查询|对话索引；
    TalkToIndex -->|结果|用户;

入门

1. 注册 OpenAI

2. 暴露以下环境变量

   • OPENAI_API_KEY

   或者

   将您的 api 密钥添加到配置文件中。如果您这样做，请勿将它们提交给任何版本控制系统！

3. 运行pip install -r requirements.txt

4. 运行python main.py

输出

程序保存每个任务的结果并将其添加到输出目录out

它还针对所有结果创建一个关键结果降价文件，通过以下命令提取数据：

• 对所有数据进行简要的高级总结。
• 简要列出数据涵盖的所有要点。
• 提供有关数据的所有关键见解。
• 根据数据生成几个创造性假设。
• 根据数据，有哪些高级研究方向需要进一步探索？
• 详细描述主要发现。请勿包含填充词。

可以添加任意命令。在 Markdown 编辑器中打开它以获得最佳体验。

这是一个输出结构示例

 .
└── 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

注意开支！

目前执行几分钟的成本不会超过几美分。如果您使用 GPT-4 等更强大的模型，这个值将会上升