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Sleeping
Sleeping
Zeggai Abdellah
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12facca
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1900040
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- data/section_six_chunks.json +0 -0
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- data/section_three_chunks.json +0 -0
- data/section_two_chunks.json +0 -0
- main.py +138 -0
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- rag_system.py +345 -0
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# Use a Python 3.9 base image
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| 2 |
+
FROM python:3.9-slim
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| 3 |
+
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| 4 |
+
# Set working directory
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| 5 |
+
WORKDIR /code
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| 6 |
+
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| 7 |
+
# Copy requirements file
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| 8 |
+
COPY ./requirements.txt /code/requirements.txt
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| 9 |
+
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| 10 |
+
# Install dependencies
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| 11 |
+
RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt
|
| 12 |
+
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| 13 |
+
# Create a non-root user for security
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| 14 |
+
RUN useradd -m -u 1000 user
|
| 15 |
+
USER user
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| 16 |
+
ENV HOME=/home/user PATH=/home/user/.local/bin:$PATH
|
| 17 |
+
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| 18 |
+
# Set app directory
|
| 19 |
+
WORKDIR $HOME/app
|
| 20 |
+
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| 21 |
+
# Copy all project files
|
| 22 |
+
COPY --chown=user . $HOME/app
|
| 23 |
+
|
| 24 |
+
# Expose port 7860 (Hugging Face default)
|
| 25 |
+
EXPOSE 7860
|
| 26 |
+
|
| 27 |
+
# Run the FastAPI app with uvicorn
|
| 28 |
+
CMD ["uvicorn", "app:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "7860"]
|
config.py
ADDED
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@@ -0,0 +1,8 @@
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+
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| 2 |
+
class Config:
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| 3 |
+
GOOGLE_API_KEY_1 = "AIzaSyDsbC8H6e08TKDwa5WPE3SiBA39e20K4co"
|
| 4 |
+
GOOGLE_API_KEY_2 = "AIzaSyBho3W4W9fR7wHUJbX18JKH-12wDSD7pWg"
|
| 5 |
+
BASE_PATH = "./data" # Configurable base path
|
| 6 |
+
EMBEDDING_MODEL = "intfloat/multilingual-e5-base"
|
| 7 |
+
LLM_MODEL = "models/gemini-2.0-flash"
|
| 8 |
+
CHROMA_DB_PATH = "chroma_db_multilingual"
|
data/section_eight_chunks.json
ADDED
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The diff for this file is too large to render.
See raw diff
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data/section_five_chunks.json
ADDED
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The diff for this file is too large to render.
See raw diff
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data/section_four_chunks.json
ADDED
|
The diff for this file is too large to render.
See raw diff
|
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|
data/section_nine_chunks.json
ADDED
|
The diff for this file is too large to render.
See raw diff
|
|
|
data/section_one_chunks.json
ADDED
|
The diff for this file is too large to render.
See raw diff
|
|
|
data/section_seven_chunks.json
ADDED
|
@@ -0,0 +1,1428 @@
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"text": "\n\n\n7.1.1. Administration sûre du vaccin approprié\nPour une bonne sécurité vaccinale, il est indispensable :\nDe conserver correctement le vaccin (cf chapitre Chaine du froid) afin qu’il soit sûr et efficace au moment de son administration De manipuler convenablement le vaccin (cf chapitre Organisation d’une séance de vaccination) afin d’éviter la survenue d’incidents et de MPVI, le tableau ci-dessous montre quelques exemples De respecter les techniques de reconstitution et d’administration des vaccins (cf chapitre Repères sur les vaccins du calendrier national de vaccination)\nExemples de pratiques de vaccination incorrectes et manifestations post vaccinales indésirables potentielles\n :TABLE DATA: \nPratiques incorrectes Manifestations post vaccinales indésirables potentielles Injection non stérile due à : • réutilisation de seringue ou aiguille jetable • seringue ou aiguille mal stérilisée • vaccin ou solvant contaminé Infection comme abcès locaux au point d’injection, sepsis, syndrome du choc toxique ou mort Erreur de reconstitution due à : • vaccin mal mélangé • reconstitution avec solvant incorrect • produit remplaçant le vaccin ou le solvant • réutilisation inappropriée d’un vaccin reconstitué lors d’une séance ultérieure Abcès locaux au point d’injection Vaccin inefficace * Effet négatif du produit (p.ex. insuline, oxytocine, myorelaxants ) Mort Injection au mauvais endroit, par exemple : • BCG par voie sous-cutanée • DTC/DTaT/TdT trop superficiel • injection dans le fessier Réaction ou abcès local Réaction ou abcès local Lésion du nerf sciatique Transport/conservation inadapté(e) du vaccin, par exemple : • changement de couleur de la PCV • agglutination du vaccin adsorbé Réaction locale Vaccin inefficace* Contre-indications non respectées Réaction grave évitable\n :END TABLE DATA:\n* À strictement parler, l’inefficacité d’un vaccin est considérée comme un effet plutôt qu’une manifestation indésirable\nVII",
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"text_as_html": "<ul class=\"UnorderedList\" id=\"640f27d4642c44f0ac7507c4b68bfa06\"><li class=\"ListItem\" id=\"f8e3e19035b042c9ba08404df320c883\">Créer et maintenir des canaux permanents de relations publiques (contacts directs, presse, radio, réseaux sociaux etc.) entre les agents de santé (vaccinateurs, personnel soignant, équipes d'investigation des MPVI, superviseurs de la vaccination, directeur ou responsable des activités de vaccination) et la communauté</li><li class=\"ListItem\" id=\"52d26cccfb3742d0a9f45f493e502575\">Diffuser sans relâche, des informations pour lutter contre la circulation des rumeurs et tenir la population au courant de l'avancement et des résultats de l'investigation ainsi que des mesures correctives qui auraient été mises en œuvre, en cas de MPVI grave semant l'inquiétude dans la population</li><li class=\"ListItem\" id=\"91a622f56c2c4776a6f43c118dab39b0\">Rassurer la population en expliquant le caractère exceptionnel des manifestations indésirables provoquées par la vaccination et les risques bien plus importants de maladies encourus par les personnes non vaccinées.</li><li class=\"ListItem\" id=\"9743b1036cc14cecaa26a56928d020e9\">La confiance de la population dans les services sanitaires dépend de la qualité de l'information, qui doit être transparente, ouverte et honnête</li><li class=\"ListItem\" id=\"13e31b04c5d64160bad2c7931c3f28e7\">Si l'on n'a pas réussi à découvrir la cause de la MPVI : il faut le reconnaître en toute franchise ; toutefois, il est</li></ul>",
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| 691 |
+
"x1": 294.04376220703125,
|
| 692 |
+
"y1": 327.4661865234375
|
| 693 |
+
},
|
| 694 |
+
{
|
| 695 |
+
"x0": 59.952789306640625,
|
| 696 |
+
"y0": 341.30419921875,
|
| 697 |
+
"x1": 282.6588134765625,
|
| 698 |
+
"y1": 380.4752197265625
|
| 699 |
+
},
|
| 700 |
+
{
|
| 701 |
+
"x0": 59.952789306640625,
|
| 702 |
+
"y0": 393.3115234375,
|
| 703 |
+
"x1": 282.6588134765625,
|
| 704 |
+
"y1": 419.4804992675781
|
| 705 |
+
}
|
| 706 |
+
]
|
| 707 |
+
}
|
| 708 |
+
}
|
| 709 |
+
]
|
| 710 |
+
}
|
| 711 |
+
]
|
data/section_three_chunks.json
ADDED
|
The diff for this file is too large to render.
See raw diff
|
|
|
data/section_two_chunks.json
ADDED
|
The diff for this file is too large to render.
See raw diff
|
|
|
main.py
ADDED
|
@@ -0,0 +1,138 @@
|
|
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|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
# -*- coding: utf-8 -*-
|
| 2 |
+
"""
|
| 3 |
+
Agentic RAG API Server
|
| 4 |
+
A FastAPI server that provides an intelligent vaccination assistant using agentic RAG.
|
| 5 |
+
"""
|
| 6 |
+
|
| 7 |
+
import asyncio
|
| 8 |
+
from fastapi import FastAPI, HTTPException, Query
|
| 9 |
+
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
|
| 10 |
+
|
| 11 |
+
from config import Config
|
| 12 |
+
from models import QuestionRequest, QuestionResponse, HealthResponse
|
| 13 |
+
from rag_system import AgenticRAGSystem
|
| 14 |
+
|
| 15 |
+
# Initialize the system
|
| 16 |
+
config = Config()
|
| 17 |
+
rag_system = AgenticRAGSystem(config)
|
| 18 |
+
|
| 19 |
+
# Global variable for initialization status
|
| 20 |
+
is_initialized = False
|
| 21 |
+
|
| 22 |
+
# FastAPI app
|
| 23 |
+
app = FastAPI(
|
| 24 |
+
title="Agentic RAG Vaccination Assistant API",
|
| 25 |
+
description="An intelligent vaccination assistant using agentic RAG for medical professionals",
|
| 26 |
+
version="1.0.0"
|
| 27 |
+
)
|
| 28 |
+
|
| 29 |
+
# Add CORS middleware
|
| 30 |
+
app.add_middleware(
|
| 31 |
+
CORSMiddleware,
|
| 32 |
+
allow_origins=["*"], # Configure this properly for production
|
| 33 |
+
allow_credentials=True,
|
| 34 |
+
allow_methods=["*"],
|
| 35 |
+
allow_headers=["*"],
|
| 36 |
+
)
|
| 37 |
+
|
| 38 |
+
@app.on_event("startup")
|
| 39 |
+
async def startup_event():
|
| 40 |
+
"""Initialize the RAG system on startup"""
|
| 41 |
+
global is_initialized
|
| 42 |
+
print("🚀 Starting Agentic RAG API server...")
|
| 43 |
+
|
| 44 |
+
# Run initialization in a thread pool to avoid blocking
|
| 45 |
+
import concurrent.futures
|
| 46 |
+
|
| 47 |
+
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
|
| 48 |
+
loop = asyncio.get_event_loop()
|
| 49 |
+
success = await loop.run_in_executor(executor, rag_system.initialize_system)
|
| 50 |
+
|
| 51 |
+
if success:
|
| 52 |
+
is_initialized = True
|
| 53 |
+
print("✅ System initialized successfully")
|
| 54 |
+
else:
|
| 55 |
+
print("❌ System initialization failed")
|
| 56 |
+
|
| 57 |
+
@app.get("/", response_model=HealthResponse)
|
| 58 |
+
async def root():
|
| 59 |
+
"""Root endpoint"""
|
| 60 |
+
return HealthResponse(
|
| 61 |
+
status="online",
|
| 62 |
+
message="Agentic RAG Vaccination Assistant API is running"
|
| 63 |
+
)
|
| 64 |
+
|
| 65 |
+
@app.get("/health", response_model=HealthResponse)
|
| 66 |
+
async def health_check():
|
| 67 |
+
"""Health check endpoint"""
|
| 68 |
+
if is_initialized:
|
| 69 |
+
return HealthResponse(
|
| 70 |
+
status="healthy",
|
| 71 |
+
message="System is initialized and ready to serve requests"
|
| 72 |
+
)
|
| 73 |
+
else:
|
| 74 |
+
return HealthResponse(
|
| 75 |
+
status="initializing",
|
| 76 |
+
message="System is still initializing. Please wait."
|
| 77 |
+
)
|
| 78 |
+
|
| 79 |
+
@app.get("/ask", response_model=QuestionResponse)
|
| 80 |
+
async def ask_question(
|
| 81 |
+
question: str = Query(..., description="The question to ask the vaccination assistant"),
|
| 82 |
+
with_citations: bool = Query(False, description="Include citations in the response")
|
| 83 |
+
):
|
| 84 |
+
"""Ask a question to the vaccination assistant"""
|
| 85 |
+
if not is_initialized:
|
| 86 |
+
raise HTTPException(
|
| 87 |
+
status_code=503,
|
| 88 |
+
detail="System is still initializing. Please wait and try again."
|
| 89 |
+
)
|
| 90 |
+
|
| 91 |
+
if not question.strip():
|
| 92 |
+
raise HTTPException(
|
| 93 |
+
status_code=400,
|
| 94 |
+
detail="Question cannot be empty"
|
| 95 |
+
)
|
| 96 |
+
|
| 97 |
+
try:
|
| 98 |
+
# Run the question processing in a thread pool to avoid blocking
|
| 99 |
+
import concurrent.futures
|
| 100 |
+
|
| 101 |
+
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
|
| 102 |
+
loop = asyncio.get_event_loop()
|
| 103 |
+
answer = await loop.run_in_executor(
|
| 104 |
+
executor,
|
| 105 |
+
rag_system.ask_question,
|
| 106 |
+
question,
|
| 107 |
+
with_citations
|
| 108 |
+
)
|
| 109 |
+
|
| 110 |
+
return QuestionResponse(
|
| 111 |
+
question=question,
|
| 112 |
+
answer=answer,
|
| 113 |
+
status="success"
|
| 114 |
+
)
|
| 115 |
+
|
| 116 |
+
except Exception as e:
|
| 117 |
+
print(f"Error processing question: {e}")
|
| 118 |
+
raise HTTPException(
|
| 119 |
+
status_code=500,
|
| 120 |
+
detail=f"An error occurred while processing your question: {str(e)}"
|
| 121 |
+
)
|
| 122 |
+
|
| 123 |
+
@app.post("/ask", response_model=QuestionResponse)
|
| 124 |
+
async def ask_question_post(request: QuestionRequest):
|
| 125 |
+
"""Ask a question to the vaccination assistant (POST version)"""
|
| 126 |
+
return await ask_question(request.question, request.with_citations)
|
| 127 |
+
|
| 128 |
+
if __name__ == "__main__":
|
| 129 |
+
import uvicorn
|
| 130 |
+
|
| 131 |
+
print("Starting Agentic RAG API server...")
|
| 132 |
+
uvicorn.run(
|
| 133 |
+
"main:app",
|
| 134 |
+
host="0.0.0.0",
|
| 135 |
+
port=8000,
|
| 136 |
+
reload=True,
|
| 137 |
+
log_level="info"
|
| 138 |
+
)
|
models.py
ADDED
|
@@ -0,0 +1,14 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
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|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
from pydantic import BaseModel
|
| 2 |
+
|
| 3 |
+
class QuestionRequest(BaseModel):
|
| 4 |
+
question: str
|
| 5 |
+
with_citations: bool = False
|
| 6 |
+
|
| 7 |
+
class QuestionResponse(BaseModel):
|
| 8 |
+
question: str
|
| 9 |
+
answer: str
|
| 10 |
+
status: str = "success"
|
| 11 |
+
|
| 12 |
+
class HealthResponse(BaseModel):
|
| 13 |
+
status: str
|
| 14 |
+
message: str
|
rag_system.py
ADDED
|
@@ -0,0 +1,345 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
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|
|
|
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|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
import os
|
| 2 |
+
import json
|
| 3 |
+
from typing import List, Dict, Any, Optional
|
| 4 |
+
|
| 5 |
+
# LlamaIndex imports
|
| 6 |
+
from llama_index.core import Settings, PromptTemplate
|
| 7 |
+
from llama_index.llms.google_genai import GoogleGenAI
|
| 8 |
+
from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding
|
| 9 |
+
from llama_index.core.agent import ReActAgent
|
| 10 |
+
from llama_index.core.tools import FunctionTool
|
| 11 |
+
from llama_index.core.schema import TextNode
|
| 12 |
+
|
| 13 |
+
# LangChain imports
|
| 14 |
+
from langchain_community.vectorstores import Chroma
|
| 15 |
+
from langchain_core.documents import Document
|
| 16 |
+
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
|
| 17 |
+
from langchain.retrievers import BM25Retriever, EnsembleRetriever
|
| 18 |
+
from langchain.retrievers.multi_query import MultiQueryRetriever
|
| 19 |
+
from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI
|
| 20 |
+
|
| 21 |
+
from config import Config
|
| 22 |
+
|
| 23 |
+
class AgenticRAGSystem:
|
| 24 |
+
def __init__(self, config: Config):
|
| 25 |
+
self.config = config
|
| 26 |
+
self.setup_llm_and_embeddings()
|
| 27 |
+
self.guide_retriever = None
|
| 28 |
+
self.section_retrievers = {}
|
| 29 |
+
self.agent = None
|
| 30 |
+
|
| 31 |
+
def setup_llm_and_embeddings(self):
|
| 32 |
+
"""Initialize LLM and embedding models"""
|
| 33 |
+
# LlamaIndex settings
|
| 34 |
+
Settings.llm = GoogleGenAI(
|
| 35 |
+
model=self.config.LLM_MODEL,
|
| 36 |
+
api_key=self.config.GOOGLE_API_KEY_1,
|
| 37 |
+
)
|
| 38 |
+
Settings.embed_model = HuggingFaceEmbedding(
|
| 39 |
+
model_name=self.config.EMBEDDING_MODEL
|
| 40 |
+
)
|
| 41 |
+
|
| 42 |
+
# LangChain components
|
| 43 |
+
self.embedding_function = HuggingFaceEmbeddings(
|
| 44 |
+
model_name=self.config.EMBEDDING_MODEL
|
| 45 |
+
)
|
| 46 |
+
self.llm = ChatGoogleGenerativeAI(
|
| 47 |
+
model="gemini-2.0-flash",
|
| 48 |
+
google_api_key=self.config.GOOGLE_API_KEY_2
|
| 49 |
+
)
|
| 50 |
+
|
| 51 |
+
def create_vectorstore_from_json(self, json_path: str, collection_name: str):
|
| 52 |
+
"""Create vector store from JSON chunks"""
|
| 53 |
+
if not os.path.exists(json_path):
|
| 54 |
+
raise FileNotFoundError(f"JSON file not found: {json_path}")
|
| 55 |
+
|
| 56 |
+
with open(json_path, "r", encoding="utf-8") as f:
|
| 57 |
+
chunks_data = json.load(f)
|
| 58 |
+
|
| 59 |
+
documents = []
|
| 60 |
+
for element in chunks_data:
|
| 61 |
+
text = element.get("text", "").strip()
|
| 62 |
+
if not text:
|
| 63 |
+
continue
|
| 64 |
+
|
| 65 |
+
metadata = {
|
| 66 |
+
"language": "fra",
|
| 67 |
+
"source": element.get("filename", "unknown"),
|
| 68 |
+
"filetype": element.get("filetype", "unknown"),
|
| 69 |
+
"element_id": element.get("element_id", "unknown")
|
| 70 |
+
}
|
| 71 |
+
|
| 72 |
+
if element.get("type") == "TableElement":
|
| 73 |
+
metadata["table_text_as_html"] = element.get("table_text_as_html", "")
|
| 74 |
+
|
| 75 |
+
doc = Document(page_content=text, metadata=metadata)
|
| 76 |
+
documents.append(doc)
|
| 77 |
+
|
| 78 |
+
vectorstore = Chroma.from_documents(
|
| 79 |
+
documents=documents,
|
| 80 |
+
embedding=self.embedding_function,
|
| 81 |
+
collection_name=collection_name,
|
| 82 |
+
persist_directory=self.config.CHROMA_DB_PATH
|
| 83 |
+
)
|
| 84 |
+
|
| 85 |
+
return vectorstore, documents
|
| 86 |
+
|
| 87 |
+
def create_retriever(self, vectorstore, docs):
|
| 88 |
+
"""Create ensemble retriever with semantic and BM25 search"""
|
| 89 |
+
retriever_multilingual = vectorstore.as_retriever(
|
| 90 |
+
search_type="similarity",
|
| 91 |
+
search_kwargs={"k": 6}
|
| 92 |
+
)
|
| 93 |
+
|
| 94 |
+
bm25_retriever = BM25Retriever.from_documents(docs)
|
| 95 |
+
bm25_retriever.k = 2
|
| 96 |
+
|
| 97 |
+
ensemble_retriever = EnsembleRetriever(
|
| 98 |
+
retrievers=[retriever_multilingual, bm25_retriever],
|
| 99 |
+
weights=[0.5, 0.5]
|
| 100 |
+
)
|
| 101 |
+
|
| 102 |
+
expanding_retriever = MultiQueryRetriever.from_llm(
|
| 103 |
+
retriever=ensemble_retriever,
|
| 104 |
+
llm=self.llm
|
| 105 |
+
)
|
| 106 |
+
|
| 107 |
+
return expanding_retriever
|
| 108 |
+
|
| 109 |
+
def convert_chromadb_to_llamaindex_nodes(self, chromadb_documents: List) -> List[TextNode]:
|
| 110 |
+
"""Convert ChromaDB documents to LlamaIndex TextNode objects"""
|
| 111 |
+
nodes = []
|
| 112 |
+
for i, doc in enumerate(chromadb_documents):
|
| 113 |
+
try:
|
| 114 |
+
text = doc.page_content
|
| 115 |
+
metadata = doc.metadata.copy()
|
| 116 |
+
element_id = metadata.get("element_id", f"doc_{i}")
|
| 117 |
+
source = metadata.get("source", "unknown")
|
| 118 |
+
node_id = f"{source}_{element_id}"
|
| 119 |
+
|
| 120 |
+
node = TextNode(
|
| 121 |
+
text=text,
|
| 122 |
+
metadata=metadata,
|
| 123 |
+
id_=node_id
|
| 124 |
+
)
|
| 125 |
+
nodes.append(node)
|
| 126 |
+
except Exception as e:
|
| 127 |
+
print(f"Error converting document {i}: {e}")
|
| 128 |
+
continue
|
| 129 |
+
|
| 130 |
+
return nodes
|
| 131 |
+
|
| 132 |
+
def section_tool_wrapper(self, retriever, section_path_chunks, query):
|
| 133 |
+
"""Generic wrapper for section-specific tools"""
|
| 134 |
+
try:
|
| 135 |
+
retrieved_docs = retriever.get_relevant_documents(query)
|
| 136 |
+
|
| 137 |
+
if not retrieved_docs:
|
| 138 |
+
return "No relevant documents found for the query."
|
| 139 |
+
|
| 140 |
+
chunk_ids = [doc.metadata.get('element_id') for doc in retrieved_docs]
|
| 141 |
+
|
| 142 |
+
if not os.path.exists(section_path_chunks):
|
| 143 |
+
return f"Section data file not found: {section_path_chunks}"
|
| 144 |
+
|
| 145 |
+
with open(section_path_chunks, "r", encoding="utf-8") as f:
|
| 146 |
+
chunks_data = json.load(f)
|
| 147 |
+
|
| 148 |
+
chunks_unique = [node for node in chunks_data if node.get('element_id', 'Unknown') in chunk_ids]
|
| 149 |
+
combined_text = []
|
| 150 |
+
|
| 151 |
+
for chu in chunks_unique:
|
| 152 |
+
if chu.get("type") == "TableElement":
|
| 153 |
+
text = f"[Source: {chu.get('element_id', 'Unknown')}]\nCONTENT:\n{chu.get('text', '')}\nHTML:\n{chu.get('table_text_as_html', '')}\n\n"
|
| 154 |
+
combined_text.append(text)
|
| 155 |
+
else:
|
| 156 |
+
elements = chu.get("elements", [chu]) # Handle both formats
|
| 157 |
+
for element in elements:
|
| 158 |
+
text = f"[Source: {element.get('element_id', 'Unknown')}]\nCONTENT:\n{element.get('text', '')}\n\n"
|
| 159 |
+
combined_text.append(text)
|
| 160 |
+
|
| 161 |
+
result = "\n---\n".join(combined_text)
|
| 162 |
+
print(f"Retrieved {len(retrieved_docs)} documents for query: {query[:50]}...")
|
| 163 |
+
return result
|
| 164 |
+
|
| 165 |
+
except Exception as e:
|
| 166 |
+
print(f"Error in section tool wrapper: {e}")
|
| 167 |
+
return f"Error retrieving documents: {str(e)}"
|
| 168 |
+
|
| 169 |
+
def initialize_system(self):
|
| 170 |
+
"""Initialize all retrievers and create the agent"""
|
| 171 |
+
try:
|
| 172 |
+
# File paths - make these configurable
|
| 173 |
+
json_files = {
|
| 174 |
+
"guide": "Guide-pratique-de-mise-en-oeuvre-du-calendrier-national-de-vaccination-2023.json",
|
| 175 |
+
"section_1": "section_one_chunks.json",
|
| 176 |
+
"section_2": "section_two_chunks.json",
|
| 177 |
+
"section_3": "section_three_chunks.json",
|
| 178 |
+
"section_4": "section_four_chunks.json",
|
| 179 |
+
"section_5": "section_five_chunks.json",
|
| 180 |
+
"section_6": "section_six_chunks.json",
|
| 181 |
+
"section_7": "section_seven_chunks.json",
|
| 182 |
+
"section_8": "section_eight_chunks.json",
|
| 183 |
+
"section_9": "section_nine_chunks.json",
|
| 184 |
+
"section_10": "section_ten_chunks.json",
|
| 185 |
+
}
|
| 186 |
+
|
| 187 |
+
# Check if files exist
|
| 188 |
+
for name, filepath in json_files.items():
|
| 189 |
+
full_path = os.path.join(self.config.BASE_PATH, filepath)
|
| 190 |
+
if not os.path.exists(full_path):
|
| 191 |
+
print(f"Warning: {name} file not found at {full_path}")
|
| 192 |
+
|
| 193 |
+
# Initialize main guide retriever
|
| 194 |
+
guide_path = os.path.join(self.config.BASE_PATH, json_files["guide"])
|
| 195 |
+
if os.path.exists(guide_path):
|
| 196 |
+
guide_vstore, guide_doc = self.create_vectorstore_from_json(guide_path, "Guide_2023_multilingual")
|
| 197 |
+
self.guide_retriever = self.create_retriever(guide_vstore, guide_doc)
|
| 198 |
+
|
| 199 |
+
# Initialize section retrievers
|
| 200 |
+
for i in range(1, 11):
|
| 201 |
+
section_key = f"section_{i}"
|
| 202 |
+
section_path = os.path.join(self.config.BASE_PATH, json_files[section_key])
|
| 203 |
+
if os.path.exists(section_path):
|
| 204 |
+
vstore, doc = self.create_vectorstore_from_json(section_path, f"Section_{i}_multilingual")
|
| 205 |
+
self.section_retrievers[section_key] = {
|
| 206 |
+
'retriever': self.create_retriever(vstore, doc),
|
| 207 |
+
'path': section_path
|
| 208 |
+
}
|
| 209 |
+
|
| 210 |
+
# Create tools
|
| 211 |
+
tools = self.create_tools()
|
| 212 |
+
|
| 213 |
+
# Create agent
|
| 214 |
+
self.agent = ReActAgent.from_tools(
|
| 215 |
+
tools,
|
| 216 |
+
llm=Settings.llm,
|
| 217 |
+
verbose=True
|
| 218 |
+
)
|
| 219 |
+
|
| 220 |
+
# Apply custom prompt
|
| 221 |
+
self.apply_custom_prompt()
|
| 222 |
+
|
| 223 |
+
print("✅ Agentic RAG system initialized successfully")
|
| 224 |
+
return True
|
| 225 |
+
|
| 226 |
+
except Exception as e:
|
| 227 |
+
print(f"❌ Failed to initialize system: {e}")
|
| 228 |
+
return False
|
| 229 |
+
|
| 230 |
+
def create_tools(self):
|
| 231 |
+
"""Create all the function tools"""
|
| 232 |
+
tools = []
|
| 233 |
+
|
| 234 |
+
# Main guide tool
|
| 235 |
+
if self.guide_retriever:
|
| 236 |
+
def guide_tool(query: str) -> str:
|
| 237 |
+
"""General-purpose retrieval tool for the Algerian National Vaccination Guide (2023)"""
|
| 238 |
+
return self.section_tool_wrapper(
|
| 239 |
+
self.guide_retriever,
|
| 240 |
+
os.path.join(self.config.BASE_PATH, "Guide-pratique-de-mise-en-oeuvre-du-calendrier-national-de-vaccination-2023.json"),
|
| 241 |
+
query
|
| 242 |
+
)
|
| 243 |
+
|
| 244 |
+
tools.append(FunctionTool.from_defaults(name="Guide_vector_tool", fn=guide_tool))
|
| 245 |
+
|
| 246 |
+
# Section tools
|
| 247 |
+
section_descriptions = {
|
| 248 |
+
"section_1": "Programme Élargi de Vaccination - General national immunization program in Algeria",
|
| 249 |
+
"section_2": "Maladies Ciblées - Diseases targeted by the national vaccination calendar",
|
| 250 |
+
"section_3": "Vaccins du Calendrier - Vaccines themselves: types, administration methods, compositions",
|
| 251 |
+
"section_4": "Rattrapage Vaccinal - Catch-up vaccination procedures and schedules",
|
| 252 |
+
"section_5": "Populations Particulières - Vaccination of special populations (premature, immunosuppressed, etc.)",
|
| 253 |
+
"section_6": "Chaîne du Froid - Vaccine cold chain logistics and storage",
|
| 254 |
+
"section_7": "Sécurité des Injections - Safe injection practices",
|
| 255 |
+
"section_8": "Séance de Vaccination & Vaccinovigilance - Vaccination sessions and adverse event monitoring",
|
| 256 |
+
"section_9": "Planification des Séances - Planning of vaccination sessions",
|
| 257 |
+
"section_10": "Mobilisation Sociale - Community mobilization and vaccine hesitancy"
|
| 258 |
+
}
|
| 259 |
+
|
| 260 |
+
for section_key, description in section_descriptions.items():
|
| 261 |
+
if section_key in self.section_retrievers:
|
| 262 |
+
def create_section_tool(section_data, desc):
|
| 263 |
+
def section_tool(query: str) -> str:
|
| 264 |
+
return self.section_tool_wrapper(
|
| 265 |
+
section_data['retriever'],
|
| 266 |
+
section_data['path'],
|
| 267 |
+
query
|
| 268 |
+
)
|
| 269 |
+
section_tool.__doc__ = f"Handles queries about {desc}"
|
| 270 |
+
return section_tool
|
| 271 |
+
|
| 272 |
+
section_tool_func = create_section_tool(self.section_retrievers[section_key], description)
|
| 273 |
+
tools.append(FunctionTool.from_defaults(
|
| 274 |
+
name=f"{section_key}_vector_query_tool",
|
| 275 |
+
fn=section_tool_func
|
| 276 |
+
))
|
| 277 |
+
|
| 278 |
+
return tools
|
| 279 |
+
|
| 280 |
+
def apply_custom_prompt(self):
|
| 281 |
+
"""Apply custom instructions to the agent"""
|
| 282 |
+
custom_instructions = """
|
| 283 |
+
## MEDICAL ASSISTANT ROLE
|
| 284 |
+
You are a helpful and knowledgeable AI-powered vaccine assistant designed to support doctors in clinical decision-making.
|
| 285 |
+
You provide evidence-based guidance using only information from official vaccine medical documents.
|
| 286 |
+
Answer the doctor's question accurately and concisely using only the provided information.
|
| 287 |
+
|
| 288 |
+
## IMPORTANT REQUIREMENTS
|
| 289 |
+
|
| 290 |
+
### Citation and Sourcing
|
| 291 |
+
1. For each fact in your response, include an inline citation in the format [Source] immediately following the information.
|
| 292 |
+
2. Do NOT use 'Source:' in the citation format; use only the Source in square brackets.
|
| 293 |
+
3. If a fact is supported by multiple sources, use adjacent citations.
|
| 294 |
+
4. Use ONLY the provided information and never include facts from your general knowledge.
|
| 295 |
+
|
| 296 |
+
### Content Formatting
|
| 297 |
+
1. When rendering tables: Convert HTML tables into clean Markdown format
|
| 298 |
+
2. For lists, maintain the original bullet points/numbering and include citations.
|
| 299 |
+
3. Present information concisely but ensure clinical accuracy is never compromised.
|
| 300 |
+
"""
|
| 301 |
+
|
| 302 |
+
try:
|
| 303 |
+
# Create safe custom prompt
|
| 304 |
+
temp_agent = ReActAgent.from_tools([], llm=Settings.llm, verbose=False)
|
| 305 |
+
original_prompts = temp_agent.get_prompts()
|
| 306 |
+
original_template = original_prompts["agent_worker:system_prompt"].template
|
| 307 |
+
|
| 308 |
+
safe_template = f"""{custom_instructions}
|
| 309 |
+
|
| 310 |
+
---
|
| 311 |
+
|
| 312 |
+
{original_template}"""
|
| 313 |
+
|
| 314 |
+
original_prompt = original_prompts["agent_worker:system_prompt"]
|
| 315 |
+
new_prompt = PromptTemplate(
|
| 316 |
+
template=safe_template,
|
| 317 |
+
template_vars=original_prompt.template_vars,
|
| 318 |
+
metadata=getattr(original_prompt, 'metadata', None)
|
| 319 |
+
)
|
| 320 |
+
|
| 321 |
+
self.agent.update_prompts({"agent_worker:system_prompt": new_prompt})
|
| 322 |
+
print("✅ Successfully updated with custom prompt")
|
| 323 |
+
|
| 324 |
+
except Exception as e:
|
| 325 |
+
print(f"❌ Custom prompt update failed: {e}")
|
| 326 |
+
|
| 327 |
+
def ask_question(self, question: str, with_citations: bool = False) -> str:
|
| 328 |
+
"""Process a question using the agentic RAG system"""
|
| 329 |
+
if not self.agent:
|
| 330 |
+
raise ValueError("Agent not initialized. Call initialize_system() first.")
|
| 331 |
+
|
| 332 |
+
try:
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| 333 |
+
response = self.agent.chat(question)
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| 334 |
+
answer = response.response
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| 335 |
+
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| 336 |
+
if not with_citations:
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| 337 |
+
# Simple regex to remove citations if not wanted
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| 338 |
+
import re
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| 339 |
+
answer = re.sub(r'\[[\w\d-]+\]', '', answer)
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| 340 |
+
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| 341 |
+
return answer
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| 342 |
+
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| 343 |
+
except Exception as e:
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| 344 |
+
print(f"Error processing question: {e}")
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| 345 |
+
return f"Sorry, I encountered an error while processing your question: {str(e)}"
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requirements.txt
ADDED
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@@ -0,0 +1,13 @@
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| 1 |
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fastapi==0.115.0
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| 2 |
+
uvicorn==0.30.6
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| 3 |
+
langchain==0.3.1
|
| 4 |
+
langchain-community==0.3.1
|
| 5 |
+
langchain-core==0.3.6
|
| 6 |
+
langchain-google-genai==2.0.1
|
| 7 |
+
langchain-huggingface==0.1.0
|
| 8 |
+
chromadb==0.5.5
|
| 9 |
+
sentence-transformers==3.1.1
|
| 10 |
+
python-dotenv==1.0.1
|
| 11 |
+
rank_bm25==0.2.2
|
| 12 |
+
pydantic==2.9.2
|
| 13 |
+
langdetect==1.0.9
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