项目介绍：INSIGHT
INSIGHT 是一个先进的人工智能项目，致力于自动化医疗研究。这个项目的核心是一个自主运作的AI系统，能够通过多代理协作来完成复杂的研究任务。具体来说，INSIGHT 系统由一个“老板代理”和多个“工作代理”组成，它们分别负责任务分配和执行，形成一个高效的任务管理体系。
INSIGHT 系统的工作流程
INSIGHT 系统首先由老板代理接收一个研究目标，并根据已经完成的任务总结和结果，创建详细的任务列表。随后，工作代理从任务列表中领取任务并加以执行，完成后的结果会被保存到 Llama Index 中，供后续参考和改进。老板代理会根据最新的结果更新或重新排序任务列表，以确保研究的进度和方向符合预期目标。
多用途的工作代理
工作代理在任务执行过程中可以调用诸如 Pubmed API 和 Mygene API 这些外部资源，以获得有助于任务完成的数据。此外，它们还能够从 Llama Index 获取上下文信息，为执行任务提供更多的参考和依据。
数据管理与交互
INSIGHT 不仅能在当前运行过程中加载和继续处理任务，还允许用户加载任何人类可读的数据库文件，与其他研究结果一同使用，这极大地提高了数据的兼容性与灵活性。
如果用户需要更深入地了解 Llama Index 中的数据，可以通过运行 talk_to_index.py 脚本，与数据库进行互动。这一功能允许用户询问数据库中存在的任何数据的问题，提供了强大的数据查询和分析能力。
操作入门指南
要使用 INSIGHT，你需要完成以下步骤：
- 注册 OpenAI 平台账号。
- 设置环境变量 OPENAI_API_KEY 或者将你的 API 密钥加入到配置文件中（注意不要将这些信息提交到任何版本控制系统中）。
- 运行命令
pip install -r requirements.txt安装所需的软件包。 - 使用命令
python main.py启动项目。
项目输出
INSIGHT 将每个任务的结果保存到输出目录 out 中，并自动生成一个关键发现的 markdown 文件。这个文件总结了所有数据的精要内容和主要发现，包括：
- 数据的高度概览。
- 覆盖的主要数据点列表。
- 针对数据的关键见解。
- 基于数据生成的各种假设。
- 需要进一步探索的高水平研究方向。
- 对关键发现的详细描述。
随时可以在 markdown 编辑器中打开这个文件以获得最佳的阅读体验。
成本注意事项
请注意，执行几分钟的任务仅需几美分的成本。如果使用更强大的模型（例如 GPT-4），费用将会上升。因此，在进行大规模数据处理时，请务必考虑预算问题。
INSIGHT 项目为医疗研究带来自动化和智能化的新可能，也欢迎各位的兴趣和参与。如需更多信息或想要参与项目，请联系邮箱 oneil512@umn.edu。
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