新闻稿数据
新闻稿数据由Kay.ai提供支持。
公司使用新闻稿来宣布重要事项,包括产品发布、财务业绩报告、合作关系以及其他重大新闻。分析师广泛使用新闻稿来追踪公司战略、运营更新和财务表现。
Kay.ai从多种来源获取所有美国上市公司的新闻稿,这些来源包括公司官方新闻室和与各种数据API提供商的合作。
此数据免费访问更新至9月30日,如果您想访问实时信息,请通过hello@kay.ai联系我们或在Twitter上联系我们
设置
首先,您需要安装kay包。您还需要一个API密钥:您可以在https://kay.ai免费获得一个。获得API密钥后,您必须将其设置为环境变量KAY_API_KEY。
在这个例子中,我们将使用KayAiRetriever。查看kay notebook以获取更详细的参数信息。
示例
# 设置Kay和OpenAI的API密钥
from getpass import getpassKAY_API_KEY = getpass()
OPENAI_API_KEY = getpass()
import os# 将API密钥设置为环境变量
os.environ["KAY_API_KEY"] = KAY_API_KEY
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = OPENAI_API_KEY
from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain
from langchain.retrievers import KayAiRetriever
from langchain_openai import ChatOpenAI# 创建OpenAI聊天模型实例
model = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo")
# 创建Kay.ai检索器实例,设置数据集为"company",数据类型为"PressRelease",返回6个相关上下文
retriever = KayAiRetriever.create(dataset_id="company", data_types=["PressRelease"], num_contexts=6
)
# 创建基于语言模型的对话检索链
qa = ConversationalRetrievalChain.from_llm(model, retriever=retriever)
# 更多示例问题可在 https://kay.ai 的Playground中找到
questions = ["医疗保健行业如何采用生成式AI工具?",# "可再生能源行业最近面临哪些挑战?",
]
chat_history = []# 遍历问题列表,使用对话检索链获取答案
for question in questions:result = qa({"question": question, "chat_history": chat_history})chat_history.append((question, result["answer"]))print(f"-> **问题**: {question} \n")print(f"**回答**: {result['answer']} \n")
-> **问题**: 医疗保健行业如何采用生成式AI工具? **回答**: 医疗保健行业正在采用生成式AI工具来改善各个方面的患者护理和行政任务。像HCA Healthcare Inc、Amazon Com Inc和Mayo Clinic等公司已与Google Cloud、AWS和Microsoft等技术提供商合作,实施生成式AI解决方案。HCA Healthcare正在测试一种护士交接工具,该工具可以快速准确地生成草稿报告,护士们对使用这种工具表现出了兴趣。他们还在探索使用Google的医学调优Med-PaLM 2 LLM来支持护理人员提出复杂的医学问题。亚马逊网络服务(AWS)推出了AWS HealthScribe,这是一项由生成式AI驱动的服务,可以自动创建临床文档。然而,将多个AI系统集成到一个连贯的解决方案中需要大量的工程资源,包括获取AI专家、医疗保健数据和计算能力。Mayo Clinic是最早部署Microsoft 365 Copilot的医疗保健组织之一,这是一项将大型语言模型与Microsoft 365的组织数据相结合的生成式AI服务。这个工具有潜力自动化表格填写等任务,减轻医疗保健提供者的行政负担,使他们能够更专注于患者护理。总的来说,医疗保健行业正在认识到生成式AI工具在提高效率、自动化任务和增强患者护理方面的潜在好处。
总结:
本文介绍了如何使用Kay.ai提供的新闻稿数据服务。首先解释了新闻稿的重要性和Kay.ai的数据来源,然后详细说明了如何设置和使用Kay.ai的API来检索新闻稿信息。文章还提供了一个使用LangChain和OpenAI结合Kay.ai数据的具体示例。
扩展知识:
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生成式AI在医疗领域的应用:
- 医学影像分析:利用AI快速准确地分析X射线、CT和MRI等医学影像。
- 药物发现:加速新药研发过程,预测药物分子的性质和效果。
- 个性化治疗:根据患者的基因组数据和病史,制定个性化的治疗方案。
- 医疗文档处理:自动生成和总结病历、处方和医疗报告。
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医疗AI的伦理考虑:
- 数据隐私:确保患者数据的安全性和隐私保护。
- 算法偏见:避免AI模型在诊断和治疗决策中出现种族、性别或其他偏见。
- 责任归属:明确AI辅助诊断和治疗中的法律责任。
- 人机协作:平衡AI工具的使用和医疗专业人员的判断。
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Kay.ai的优势:
- 实时数据:提供最新的公司新闻稿信息。
- 广泛覆盖:包含所有美国上市公司的数据。
- 易于集成:通过API轻松与各种应用和分析工具集成。
- 多元数据源:整合多个来源的数据,提供全面的信息。
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LangChain框架:
- 灵活性:支持多种语言模型和数据源的集成。
- 可扩展性:易于构建复杂的AI应用和工作流。
- 社区支持:活跃的开发者社区,持续更新和改进。
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未来趋势:
- 多模态AI:结合文本、图像和语音的综合分析。
- 联邦学习:在保护隐私的前提下,实现多机构间的AI模型训练。
- 实时监测:利用AI进行实时健康状况监测和预警。
- 虚拟医疗助手:AI驱动的虚拟助手提供初步诊断和健康建议。
