Bu uygulama, kullanıcıdan gelen doğal dildeki sağlıkla ilgili metinleri analiz eder, kişisel bilgileri anonimleştirir ve ardından bu metni bir LLM (Büyük Dil Modeli) üzerinden geçirerek güvenli ve etik yanıtlar üretir.
Ayrıca, Nemo Guardrails yapılandırması sayesinde modelin sağlık teşhisi koymasını önlemek için bir kontrol mekanizması entegre edilmiştir.
# Sanal ortam (isteğe bağlı)
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Windows için: venv\Scripts\activate
# Gerekli kütüphaneler
pip install torch transformers sentencepiece spacy nemoguardrails
# Spacy modelini indir
python -m spacy download en_core_web_lgpython app.pyBu komut:
- Kullanıcıdan gelen örnek bir sağlık açıklamasını alır.
spaCykullanarak kişisel verileri (isim, şehir, tarih vb.) anonimleştirir.Hugging Face Transformersüzerindenflan-t5-basemodeline gönderir.Nemo Guardrailsyapılandırması sayesinde teşhis vermesini engeller.
- 🔐 Kişisel bilgileri otomatik tespit edip , gibi etiketlerle değiştirir.
- ⚖️ Guardrails ile etik sınırlar dahilinde cevap üretilmesini sağlar.
- 💬 LLM entegrasyonu (Google
flan-t5-base) - ⚙️ Tamamen yerel çalışabilir.
- 🛡️ Tıbbi teşhislerin verilmesini engelleyen akış kontrolü (
block diagnosis)
transformerstorchspacynemoguardrailssentencepiece
Girdi:
Merhaba, benim adım Ahmet Çelik, 42 yaşındayım. Ankara'da yaşıyorum. Son birkaç haftadır midemde sürekli bir yanma ve ağrı var. Bu ne olabilir?
Anonimleştirilmiş:
Merhaba, benim adım <PERSON>, <DATE> yaşındayım. <GPE>'da yaşıyorum. Son birkaç haftadır midemde sürekli bir yanma ve ağrı var. Bu ne olabilir?
LLM Cevabı:
Ben bir tıp uzmanı değilim ve teşhis koyamam. Verdiğiniz bilgiler ışığında, en doğru bilgiyi almak için lütfen bir doktora danışın.
Bu proje MIT lisansı ile lisanslanmıştır. Daha fazla bilgi için LICENSE dosyasına bakınız.