Medical RAG 연구를 위한 txtai 활용
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
인공지능
대상자
- 소프트웨어 개발자 및 데이터 과학자
- 의료 분야 AI 연구자
- NLP 및 RAG 기술을 적용하고자 하는 개발자
- 난이도: 중간 (Python 및 AI 기초 지식 필요)
핵심 요약
- txtai 프레임워크를 활용한 Medical RAG 시스템 구축
- PubMedBERT Embeddings 모델을 사용한 의학 문서 벡터화
- LLM과 결합된 RAG 파이프라인을 통해 정확한 의학 정보 검색
섹션별 세부 요약
1. 환경 설정 및 의존성 설치
txtai라이브러리 설치:pip install txtai명령어 사용- PubMed H5N1 데이터셋 로드:
load_dataset("neuml/pubmed-h5n1", split="train") - 의존성 라이브러리:
paperetl(의학 논문 파싱),transformers(LLM 실행)
2. 벡터 임베딩 인덱스 구축
- PubMedBERT Embeddings 모델 사용:
Embeddings(path="neuml/pubmedbert-base-embeddings") - 의학 문서 제목 기반 인덱스 생성:
embeddings.index(x for x in ds if x["title"]) - 인덱스 크기 확인:
embeddings.count()→ 7,865 개 문서
3. RAG 파이프라인 구성
- LLM 모델 선택: 600M 파라미터의 로컬 LLM (
Qwen/Qwen3-0.6B) - RAG 파이프라인 초기화:
```python
rag = RAG(embeddings, "Qwen/Qwen3-0.6B", system=system, template=template, output="flatten")
```
- 템플릿 정의: 질문과 컨텍스트 기반 답변 생성
4. 질의 및 검증
- 질의 실행:
print(rag("Tell me about H5N1")) - 결과 검증:
embeddings.search("Tell me about H5N1", limit=10)
- 상위 10개 문서의 점수와 텍스트로 검증
- 예시: "H5N1 influenza viruses: facts, not fear." (점수 0.658)
결론
- txtai + PubMedBERT + LLM 조합을 통해 의학 분야의 정확한 정보 검색 가능
- 의학 데이터베이스와 RAG 파이프라인을 결합한 실무 적용 사례
- 검증 단계에서 생성된 답변이 임베딩 인덱스의 컨텍스트에 기반한지 반드시 확인