# ヘルスケア会話エージェント

> ヘルスケア会話エージェント - 検索拡張生成(RAG)を使用して、医療従事者向けの会話エージェントを構築します。

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## Primary page

- [ヘルスケア会話エージェント](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/dev-learning/accelerators/llm-and-genai-apps/med-research.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Documentation content

[GitHubでこのAIアクセラレーターにアクセス](https://github.com/datarobot-community/ai-accelerators/blob/main/generative_ai/Medical%20Research%20Agent/Medical%20Research%20Conversational%20Agent.ipynb)

このアクセラレーターは、 [検索拡張生成](https://arxiv.org/abs/2005.11401) を使用して、医療従事者向けの会話エージェントを構築する方法を示します。 医療関係者は、自分の専門分野だけでなく、補完的な分野でも最新の研究を常に把握する必要があります。 したがって、信頼できるソースから最新の研究を常に利用しなければばりません。 新しい研究論文は驚くべき速度で公開されるので、無関係で信頼できない研究を除外し、このエージェントのナレッジベースでヘルスケアにとって重要な信頼できる研究にフォーカスすることが重要です。 このエージェントの用途はヘルスケアであるため、エージェントでハルシネーションを発生することなくナレッジベースの範囲内で動作することが非常に重要です。

このアクセラレーターは、DataRobotと組み合わせて予測モデリングを使用して信頼できる研究を特定し、DataRobotの [生成AI](https://www.datarobot.com/platform/generative-ai/) 製品を使用して会話エージェントのナレッジベースを構築する方法を示します。

このアクセラレーターは以下を説明します。

- 予測モデルを使用してテキストファイルの分類
- 研究論文の抄録からのベクターストアの作成
- 生成AIモデルで検索拡張生成(RAG)を使用
- DataRobotプラットフォームへの生成AIモデルのデプロイ