हाल ही में, चिकित्सा क्षेत्र के लिए ज्ञान-आधारित पथ संयोजन फ्रेमवर्क MedResearcher-R1 आधिकारिक रूप से जारी कर दिया गया है। यह फ्रेमवर्क क्षेत्र विशिष्ट AI अनुमान के चुनौतियों को समाधान करने के लिए बनाया गया है, बुद्धिमान डेटा उत्पादन और संयोजन के माध्यम से चिकित्सा अनुसंधान के समर्थन करता है। MedResearcher-R1 में तीन एकीकृत मुख्य मॉड्यूल शामिल हैं, जिनमें ज्ञान ग्राफ निर्माण, पथ उत्पादन पाइपलाइन और मूल्यांकन पाइपलाइन शामिल हैं।
ज्ञान ग्राफ निर्माण मॉड्यूल फ्रेमवर्क का मुख्य नवाचार है। यह मॉड्यूल क्षेत्र ज्ञान को उच्च गुणवत्ता वाले प्रश्न-उत्तर जोड़े में परिवर्तित कर सकता है, ऑटोमैटिक अनुमान मार्ग उत्पादन के माध्यम से पूर्ण ज्ञान ग्राफ बनाता है। इसके अलावा, प्रणाली अंतरक्रिया नेटवर्क दृश्यीकरण प्रदान करती है, जिसके माध्यम से उपयोगकर्ता D3.js बल-निर्देशित ग्राफ के माध्यम से ज्ञान ग्राफ संरचना को आसानी से दृश्य रूप से प्रदर्शित कर सकते हैं। उन्नत नमूना एल्गोरिदम और एकीकृत प्रश्न-उत्तर उत्पादन विधि, जटिल उप-ग्राफ निकालने और विभिन्न प्रकार के प्रश्न संयोजन के लिए संभव बनाती है।
अगला पथ उत्पादन पाइपलाइन है। यह मॉड्यूल बहु-चरण अनुमान और उपकरण एकीकरण के स्वचालित प्रबंधन को संभालता है, जो प्रश्न-उत्तर जोड़ों को बहु-चरण अनुमान पथ में बदल सकता है और गुणवत्ता फ़िल्टरिंग कर सकता है। उच्च कुशल गुणवत्ता फ़िल्टरिंग तंत्र के माध्यम से, प्रणाली त्रुटि की पहचान कर सकती है और स्वचालित रूप से सुधार कर सकती है, जिससे उत्पादित सामग्री की सटीकता सुनिश्चित की जाती है।
मूल्यांकन पाइपलाइन मॉडल के अनुमान प्रदर्शन के लिए व्यापक मूल्यांकन और पुष्टि के ढांचा प्रदान करती है। यह एकल प्रश्न प्रारूप के विस्तृत प्रक्रिया दृश्यीकरण के साथ-साथ बैच डेटा सेट मूल्यांकन के लिए समर्थन प्रदान करता है, जिससे मूल्यांकन की दक्षता बढ़ जाती है। इन मॉड्यूल के माध्यम से, MedResearcher-R1 ज्ञान निष्कर्षण से मॉडल प्रशिक्षण डेटा उत्पादन और मूल्यांकन तक एक पूर्ण समाधान प्रदान करता है, जिससे चिकित्सा क्षेत्र के विशिष्ट अनुमान मॉडल विकसित करने में सहायता मिलती है।
ध्यान देने योग्य बात यह है कि यह फ्रेमवर्क ज्ञान ग्राफ निर्माण मॉड्यूल द्वारा उत्पादित उच्च गुणवत्ता वाले प्रश्न-उत्तर डेटा सेट के साथ खुला स्रोत है, जिसमें जटिल अनुमान प्रश्न-उत्तर और विस्तृत अनुमान मार्ग शामिल हैं, जो अनुसंधानकर्ताओं के लिए मूल्यवान संसाधन प्रदान करते हैं।
परियोजना: https://github.com/AQ-MedAI/MedResearcher-R1
मुख्य बातें:
🌟 MedResearcher-R1 एक नया चिकित्सा AI अनुमान फ्रेमवर्क है, जिसमें ज्ञान ग्राफ निर्माण, पथ उत्पादन और मूल्यांकन तीन मुख्य मॉड्यूल शामिल हैं।
🔍 ज्ञान ग्राफ निर्माण मॉड्यूल उच्च गुणवत्ता वाले प्रश्न-उत्तर जोड़े स्वयं उत्पन्न कर सकता है और दृश्य प्रदर्शन के समर्थन के साथ आता है।
📊 मूल्यांकन पाइपलाइन व्यापक अनुमान प्रदर्शन मूल्यांकन प्रदान करता है, जो चिकित्सा AI मॉडल विकास के लिए समर्थन प्रदान करता है।
