Der Einsatz von Medical-RAG umfasst die folgenden wichtigen Schritte:
Vorbereitung der Basisumgebung
- Klonen des Projektlagers:
git clone https://github.com/yolo-hyl/medical-rag - Installieren Sie die Python-Abhängigkeiten: Gehen Sie in das src-Verzeichnis und führen Sie den Befehl
pip install -e .
Inbetriebnahme der Kerndienstleistung
- VektordatenbankStarten Sie Milvus mit dem Docker-Skript, das dem Projekt beiliegt.
cd Milvus bash standalone_embed.sh start - Lokale Modellierungsdienste (fakultativ)Laden von eingebetteten Modellen und Q&A-Modellen über Ollama
ollama pull bge-m3:latest ollama pull qwen2:7b
Anpassung der Konfigurationsdatei
Änderung erforderlichsrc/MedicalRag/config/default.yamlDie wichtigsten Parameter der
- Milvus-Verbindungsadresse und Authentifizierungsinformationen
- Auswahl des eingebetteten Modells (unterstützt mehrere Ollama/OpenAI/HuggingFace-Quellen)
- Suchstrategie und Gewichtungskonfiguration
Sobald Sie die oben genannten Schritte durchgeführt haben, können Sie diepython scripts/search_pipline.pyStarten Sie die interaktive Abfrageoberfläche.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMedical-RAG: Ein Retrieval-Augmented Generation Framework für die Konstruktion chinesischer medizinischer Q&AsDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann ich eine lokale Testumgebung für Medical-RAG einrichten?
