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）

はじめに

LLM-RAG-Longevity-Coachは、Large Language Modelling (LLM)とRetrieval Augmented Generation (RAG)の技術に基づいたチャットボットで、ユーザーにパーソナライズされた健康と長寿のアドバイスを提供するように設計されている。Tyler Burleighによって開発されたこのプロジェクトは、Streamlitを利用してユーザーインターフェースを構築し、関連する健康データ（遺伝子変異、検査結果、サプリメント情報など）を取得して正確な健康アドバイスを生成する。ユーザーは、シンプルなチャット・インターフェースを通じて健康や長寿に関連する質問を入力することができ、システムはカスタマイズされたアドバイスを提供し、より良い健康管理と長生きを支援する。

機能一覧

• 個別の健康アドバイスユーザーの遺伝子データ、検査結果、サプリメント情報をもとに、健康と長寿のためのカスタマイズされたアドバイスを提供。
• ストリームリット・フロント・エンドStreamlitで構築されたユーザー・インターフェースはシンプルで直感的。
• 文脈検索RAGテクノロジーは、大量の健康データから関連情報を検索し、生成されるアドバイスが正確かつ適切であることを保証するために使用される。
• コストと精度の最適化関連データを検索することで不必要なデータ転送を避け、処理コストを削減し、推薦の精度を向上させる。

ヘルプの使用

設置プロセス

1. クローンプロジェクトターミナルで以下のコマンドを実行し、プロジェクトコードをクローンする：

   git clone https://github.com/tylerburleigh/LLM-RAG-Longevity-Coach.git

2. 依存関係のインストールプロジェクト・ディレクトリに移動し、必要な依存関係をインストールする：

   cd LLM-RAG-長寿コーチ
pip install -r requirements.txt

3. アプリケーションの実行Streamlitを使ってアプリケーションを実行します：

   streamlit run app.py

使用ガイドライン

1. 健康に関する質問を入力する健康や長寿に関する質問をチャット画面に入力する。
2. 提案を見るこのシステムは、関連する健康データを検索し、個人に合わせた健康アドバイスを生成し、チャット・インターフェースに表示します。
3. 中間ステップを理解するこのアプリは、レコメンデーション生成の中間ステップを表示し、ユーザーがレコメンデーションのソースと根拠を理解できるようにします。

詳細な機能操作の流れ

1. アプリケーションを起動するアプリのインストール後、ブラウザーを開いてローカルにあるStreamlitアプリにアクセスします。
2. 入力の問題チャットボックスに健康についての質問を入力し、状況をできるだけ詳しく説明してください。
3. 結果を見るあなたの入力に基づいて、システムは関連する健康データを検索し、パーソナライズされた推奨事項を生成します。チャット・インターフェースで、完全な推奨と中間ステップを見ることができます。
4. 調整入力もしこの提案にご満足いただけない場合は、入力された質問の詳細を調整したり、より具体的な質問をすることができます。