AI-Research Application (Healthcare)
KI-gestützter Recherche-Chatbot für die Bewertung medizintechnischer und betriebstechnischer Geräte auf Basis interner und öffentlicher Datenquellen.
Über das Projekt
Ein Beratungsunternehmen im Gesundheitswesen benötigte eine systematische Lösung zur Recherche und Bewertung von medizintechnischen und betriebstechnischen Geräten. Bisher wurden Informationen manuell aus internen Dokumentationen und öffentlichen Quellen zusammengetragen – ein zeitaufwändiger Prozess mit inkonsistenten Ergebnissen.
Die Lösung
Die entwickelte Anwendung ist ein KI-Recherche-Chatbot, der gezielt für diesen Use Case konzipiert wurde. Der Chat greift auf verschiedene Datenquellen zu: interne Dokumentationen, öffentliche Datenbanken und Websuchen. Die gesammelten Informationen werden nach definierten Kriterien eingeordnet und diese Einordnung strukturiert begründet.
Architektur
Die Architektur setzt auf Retrieval Augmented Generation (RAG) mit Semantic Search. Interne Dokumente wurden embeddet und in einer Milvus Vector Database gespeichert. Für die Websuche wurde eine speziell auf diesen Use Case optimierte Search Engine entwickelt: Suchergebnisse werden in Echtzeit gesammelt, In-Memory embeddet und semantisch durchsucht. Das ermöglicht token-optimierte Chunks für die KI, die fundierte Rechercheantworten auf Basis tatsächlich relevanter Informationen generiert.
Technische Umsetzung
Das Frontend bietet eine Chat-Oberfläche ähnlich zu ChatGPT. Das FastAPI-Backend orchestriert den LangChain-basierten Agenten, der je nach Anfrage die passenden Tools wählt: Semantic Search auf internen Dokumenten, Websuche mit anschließender In-Memory-Indexierung oder Datenbankabfragen.
Highlights
- RAG-Architektur mit semantischer Suche auf internen Dokumenten
- Custom Web Search Engine mit In-Memory Embedding
- LangChain-Agent mit dynamischer Tool-Auswahl
- Strukturierte Bewertung mit nachvollziehbarer Begründung
Herausforderungen
Optimierung der Websuche für qualitativ hochwertige Ergebnisse im Medizintechnik-Kontext. Balance zwischen Recall und Token-Effizienz.
Ergebnisse
Funktionsfähiger Recherche-Chatbot für produktiven Einsatz. Deutliche Zeitersparnis bei der Gerätebewertung. Wiederverwendbare Web-Search-Komponente für weitere RAG-Anwendungen.
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