Este projeto apresenta um ambiente de experimentação em IA Generativa voltado para o setor de saúde. Utilizando um Jupyter Notebook, o sistema implementa um pipeline de RAG (Retrieval-Augmented Generation) para interpretar bulas farmacêuticas e responder dúvidas com alta precisão técnica.
Interpretar bulas de medicamentos pode ser um desafio devido à linguagem técnica. Este notebook demonstra como especializar o Gemini 1.5 Flash para ler documentos médicos e fornecer orientações seguras, baseadas estritamente no conteúdo fornecido, evitando alucinações.
- Linguagem: Python (Google Colab)
- IA: Google Gemini 1.5 Flash
- Orquestração: LangChain
- Banco de Vetores: ChromaDB (Persistência local no Colab)
- Embeddings: HuggingFace (MiniLM-L6-v2)
- Abrir no Colab: Clique no botão "Open in Colab" presente no arquivo
.ipynb. - Download dos Manuais: Este projeto utiliza bulas oficiais como base de dados. Baixe os PDFs de exemplo abaixo:
- Upload: Carregue os PDFs na pasta lateral do Google Colab.
- API Key: Insira sua chave do Google AI Studio quando solicitado.
- Chunking Semântico: Divisão de texto que respeita a estrutura de "Posologia", "Reações" e "Indicações".
- Metadados: Classificação automática de trechos para buscas mais rápidas.
- Segurança: Implementação de filtros para garantir que o agente recomende sempre a consulta a um médico real.
Davi Alves - Engenharia de Software @ FIAP