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d[IA]gnosis：使用嵌入式Python和大型语言模型进行诊断向量化
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原文英文，约800词，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文介绍了使用InterSystems IRIS for Health生成ICD-10代码列表向量的工具，并使用预训练的语言模型进行存储和相似性搜索。文章还提到了使用Python库SentenceTransformers进行向量生成，下载了BioLORD-2023-M预训练模型，并将ICD-10代码向量化并更新到数据库中。最后，将Python代码包装成一个类，并与IRIS for Health集成。下一篇文章将介绍如何将Angular 17开发的前端应用与IRIS for Health集成，并进行文本分析和ICD-10代码相似性搜索。
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关键要点
- 本文介绍了使用InterSystems IRIS for Health生成ICD-10代码列表向量的工具。
- 使用预训练的语言模型进行存储和相似性搜索。
- 采用Python库SentenceTransformers进行向量生成。
- 下载BioLORD-2023-M预训练模型以生成786维向量。
- BioLORD模型通过定义和多关系知识图谱提高了医学概念的语义表示。
- 使用SQL命令TO_VECTOR在IRIS中更新ICD-10代码的向量化描述。
- 将Python代码封装成类并与IRIS for Health集成。
- 下一篇文章将介绍如何将Angular 17开发的前端应用与IRIS for Health集成。
❓
延伸问答
如何使用InterSystems IRIS for Health生成ICD-10代码的向量？
可以通过使用预训练的语言模型和Python库SentenceTransformers来生成ICD-10代码的向量。
BioLORD-2023-M模型的特点是什么？
BioLORD-2023-M模型生成786维向量，使用多关系知识图谱提高医学概念的语义表示。
如何将Python代码与IRIS for Health集成？
将Python代码封装成类，扩展Ens.BusinessProcess，并连接到负责检索CSV文件的业务服务。
使用SentenceTransformers库的优势是什么？
SentenceTransformers库简化了从预训练模型生成文本向量的过程，并支持语义搜索和相似性计算。
如何在IRIS中更新ICD-10代码的向量描述？
使用SQL命令TO_VECTOR来更新ICD-10代码的向量化描述。
下一篇文章将讨论什么内容？
下一篇文章将介绍如何将Angular 17开发的前端应用与IRIS for Health集成，并进行文本分析和ICD-10代码相似性搜索。
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