Spaces:
Runtime error
Runtime error
rasmus1610
commited on
Commit
•
d02f3a9
1
Parent(s):
410f60a
polished it
Browse files- __pycache__/app.cpython-310.pyc +0 -0
- app.py +21 -2
- test.ipynb +0 -0
__pycache__/app.cpython-310.pyc
CHANGED
Binary files a/__pycache__/app.cpython-310.pyc and b/__pycache__/app.cpython-310.pyc differ
|
|
app.py
CHANGED
@@ -5,6 +5,7 @@ from sentence_transformers import SentenceTransformer
|
|
5 |
import re
|
6 |
import gradio as gr
|
7 |
import json
|
|
|
8 |
|
9 |
# Calculate the cosine similarity
|
10 |
def cos_sim(vector1, vector2):
|
@@ -52,8 +53,26 @@ df["embeddings"] = df.embeddings.apply(json.loads)
|
|
52 |
model = SentenceTransformer('thenlper/gte-base')
|
53 |
|
54 |
def gradio_answer(input):
|
55 |
-
return answer_question(input,n=2)
|
56 |
|
57 |
-
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
58 |
|
59 |
demo.launch()
|
|
|
5 |
import re
|
6 |
import gradio as gr
|
7 |
import json
|
8 |
+
import requests
|
9 |
|
10 |
# Calculate the cosine similarity
|
11 |
def cos_sim(vector1, vector2):
|
|
|
53 |
model = SentenceTransformer('thenlper/gte-base')
|
54 |
|
55 |
def gradio_answer(input):
|
56 |
+
return answer_question(input, n=2)
|
57 |
|
58 |
+
desc_string = """
|
59 |
+
In dieser Demo kannst du einer KI Fragen zum Inhalt der ['S3-Leitlinie Diagnostik, Therapie und Nachsorge der extracraniellen Carotisstenose'](https://register.awmf.org/de/leitlinien/detail/004-028) stellen. Ein paar Beispiele findest du unten.
|
60 |
+
|
61 |
+
### Wie funktioniert das?
|
62 |
+
|
63 |
+
Mit Hilfe eines neuronalen Netzwerkes werden die Fragen in eine Vektor-Repräsentation ('Embedding') umgewandelt. Dann wird die Ähnlichkeit des 'Frage-Vektors' mit genauso erstellten Vektoren von Textpassagen der Leitlinie berechnet. Die Textpassagen, die am ähnlichsten sind, werden dann einem 'Large Language Model (LLM)' zur Beantwortung der Frage als Context gegeben. Diese Technik heißt ['retrieval-augmented Generation (RAG)'](https://research.ibm.com/blog/retrieval-augmented-generation-RAG).
|
64 |
+
"""
|
65 |
+
|
66 |
+
demo = gr.Interface(
|
67 |
+
fn=gradio_answer,
|
68 |
+
inputs=gr.Textbox(lines=1, placeholder="Frage hier...", label="Frage"),
|
69 |
+
outputs=gr.Textbox(lines=4, placeholder="Antwort hier...", label="Antwort"),
|
70 |
+
title="🧠 Q&A S3 Leitlinie Carotisstenose",
|
71 |
+
description=desc_string,
|
72 |
+
examples=[
|
73 |
+
"In welchen Intervallen ist eine Nachuntersuchung nach Carotis-Stent (CAS) angezeigt?",
|
74 |
+
"Ist eine ambulante Therapie der Carotisstenose mittels CEA oder CAS möglich und sinnvoll?",
|
75 |
+
"Was sollte man als Bradykardie-Therapie bei Nachdilatation eines Stents einsetzen?"]
|
76 |
+
)
|
77 |
|
78 |
demo.launch()
|
test.ipynb
ADDED
File without changes
|