RxQuery.AI: MindsDB 기반 의약품 정보 AI 도구
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
개발 툴
대상자
- 소프트웨어 개발자 및 의약품 관련 AI 개발자: MindsDB와 자연어 처리 기술을 활용한 의약품 정보 시스템 구축
- 난이도: 중간~고급 (MindsDB API, SQL 기반 지식베이스, 대리자 시스템 구현 필요)
핵심 요약
- MindsDB 기반 지식베이스 (
CREATE KNOWLEDGE_BASE
) 활용하여 의약품 정보의 의미적 검색 수행 - 모듈형 AI 대리자 체인 (
CREATE AGENT
)을 통해 질병 분류, 추천, 부작용 분석, 알레르기 대체제 제공 - Frontend: Next.js 14, TypeScript, Tailwind CSS / Backend: FastAPI, Python, Pydantic + MindsDB 연동
섹션별 세부 요약
1. 소개 및 목적
- RxQuery.AI는 Google 검색 대신 의약품 정보를 제공하는 AI 도구
- MindsDB의 의미적 이해 기능을 통해 사용자 질문에 맞춤형 의약품 추천 및 분석 제공
- 주의사항: 의료 조언 대체 X, 실제 의사 상담 필수
2. 지식베이스 구축
CREATE KNOWLEDGE_BASE
명령으로 의약품 데이터 저장소(drug_kb
) 생성
- metadata_columns
(category
, usage
)과 content_columns
(description
) 설정
- CSV 파일(medicine_details
)에서 데이터 삽입(INSERT INTO
)
- 의미적 검색 예시:
SELECT * FROM drug_kb WHERE content LIKE 'Fever and Headaches category'
3. AI 대리자 체인 구현
- 분류 대리자 (
classify_agent
): 질병 유형 분류 (예: "fever" → "Antipyretic")
- CREATE AGENT classify_agent USING input_column = 'question', prompt_template = 'Classify the query "{{question}}"'
- 추천 대리자 (
drug_recommender
): 카테고리 기반 의약품 추천
- metadata_columns
(category
) 활용하여 분류 결과 연동
- 부작용 분석 대리자 (
side_effect_agent
): 추천 의약품의 부작용 분석 - 알레르기 안전 추천 대리자 (
allergy_safe_recommender
): 알레르기 유발 의약품 제외
4. AI 테이블 및 모델
CREATE MODEL rx_assistant
OpenAI 활용하여 일반 질문 처리
- PREDICT response USING engine = 'openai', prompt_template = 'You are a helpful drug information assistant...'
- 지식베이스 평가: Groq LLM 사용 (
EVALUATE KNOWLEDGE_BASE
)
5. 자동화 및 배포
CREATE JOB drug_kb_updater
주기적 데이터 업데이트 (1시간 간격)- 배포 명령:
- Python 3.8+ 및 Node.js 18+ 환경에서 실행
- uvicorn main:app --reload --port 8000
(백엔드)
- npm run dev
(프론트엔드)
결론
- MindsDB의
CREATE KNOWLEDGE_BASE
,CREATE AGENT
기능 활용하여 의약품 정보 시스템 구축 - 핵심 팁: 자연어 처리와 의미적 검색 기능을 통해 사용자 친화적 인터페이스 구현
- 주의: 의약품 관련 AI 도구는 실제 의료 조언 대체 불가, 반드시 의료 전문가 상담 필수