Clinical Agent est conçu pour rationaliser les flux de travail cliniques en combinant la puissance de la génération augmentée par récupération et la recherche vectorielle. Il ingère les données de dossiers médicaux électroniques, indexe les documents avec une base de données vectorielle et utilise des LLMs pour répondre aux questions cliniques, générer des résumés de sortie et créer des notes structurées. Les développeurs peuvent personnaliser les invites, intégrer des sources de données additionnelles et étendre les modules. Le cadre supporte des pipelines modulaires pour l’ingestion de données, la recherche sémantique, les questions-réponses et la synthèse, permettant aux hôpitaux et équipes de recherche de déployer rapidement des assistants cliniques basés sur l’IA.

Le chercheur local RAG Deepseek combine les capacités puissantes de crawl et d'indexation de fichiers de Deepseek avec une recherche sémantique basée sur des vecteurs et une inférence locale de LLM pour créer un agent autonome de génération augmentée par récupération (RAG). Les utilisateurs configurent un répertoire pour indexer divers formats de documents – PDF, Markdown, texte, etc. – tout en intégrant des modèles d'embedding personnalisés via FAISS ou d'autres magasins vectoriels. Les requêtes sont traitées via des modèles open source locaux (par exemple, GPT4All, Llama) ou des API distantes, renvoyant des réponses concises ou des résumés basés sur le contenu indexé. Avec une interface CLI intuitive, des modèles de prompt personnalisables et une prise en charge des mises à jour incrémentielles, l'outil garantit la confidentialité des données et l'accessibilité hors ligne pour les chercheurs, développeurs et travailleurs du savoir.