#API

大型语言模型（例如 OpenAI 的 GPT-4）的发明和普及掀起了一波创新解决方案浪潮，这些解决方案可以利用大量非结构化数据，在此之前，人工处理这些数据是不切实际的，甚至是不可能的。此类应用程序可能包括数据检索（请参阅 Don Woodlock 的 ML301 课程，了解检索增强生成的精彩介绍）、情感分析，甚至完全自主的 AI 代理等！

在本文中，我想演示如何使用 IRIS 的嵌入式 Python 功能直接与 Python OpenAI 库交互，方法是构建一个简单的数据标记应用程序，该应用程序将自动为我们插入IRIS 表中的记录分配关键字。然后，这些关键字可用于搜索和分类数据，以及用于数据分析目的。我将使用客户对产品的评论作为示例用例。

在当今充满活力的医疗保健行业，获取全面、精简的医疗记录对于做出明智的决策至关重要。人工智能驱动的健康图表应用程序是一个开创性的解决方案，旨在为医生提供一种获取和理解健康数据的有效方式。

主要功能

- 全面的数据检索： 健康图表应用程序通过提取各种健康数据，包括过敏症、病情、手术、免疫接种、药物、家族史、社会史、生命体征和化验结果，超越了传统记录。这种全面的视角可以让人们深入了解患者的健康历程。

- 通过人工智能增强洞察力：通过利用人工智能的力量，Health Chart 应用程序可以智能处理数据。人工智能引擎将原始信息转化为可操作的洞察，生成健康摘要和风险评估。这不仅节省了医生的宝贵时间，还提高了患者护理质量。