LLM-RAG-Longevity-Coachの技術的実装の原則
LLM-RAG-Longevity-Coachは、大規模な言語モデルの生成能力と、特殊化された健康データベースの検索能力を組み合わせたRAG（Retrieval Augmented Generation）アーキテクチャを採用している。このシステムは、まずStreamlitフロントエンドを通じてユーザーが入力した健康に関する質問を収集し、次にRAG技術を用いて遺伝子変異データベース、臨床検査結果、補足知識ベースから関連データを検索する。これらの検索結果は、ビッグ・ランゲージ・モデルにコンテキストとして供給され、専門的かつパーソナライズされたレコメンデーションを生成することができる。
- 検索段階で構造化された健康データを処理し、推奨事項の医学的正確性を確保する。
- 生成フェーズでは、LLMの自然言語機能を使用して、理解しやすいレコメンデーションを出力する。
- 中間結果を視覚化することで、提言の解釈可能性を高める
このアプローチは、一般化されたアドバイスしか提供できない従来のチャットボットの限界を打破し、特に遺伝子に関連した健康アドバイスのシナリオにおいて大きな利点を示す。
この答えは記事から得たものである。健康アドバイスを提供するミニ・アシスタントのRAGベースの構築（パイロット・プロジェクト）について
