Автоматизация поиска и анализа исследований PubMed с помощью LangChain: пошаговое руководство

Создание продвинутого ассистента для исследований PubMed

В этом руководстве представлен продвинутый ассистент для исследований PubMed, который автоматизирует поиск, парсинг, кэширование и визуализацию тенденций в биомедицинской литературе. С помощью инструмента PubmedQueryRun вы сможете выполнять целевые запросы, например, "CRISPR генное редактирование", извлекать ключевую информацию — даты публикаций, заголовки и аннотации — и подготавливать данные для дальнейшего анализа или визуализации.

Необходимые библиотеки и настройка

Для реализации необходимо установить несколько Python-пакетов: langchain-community, xmltodict, pandas, matplotlib, seaborn, wordcloud, а также интеграции Google Generative AI и LangChain Google. Импортируются основные библиотеки для обработки данных и визуализации, предупреждения отключаются для чистоты вывода.

Основной класс: AdvancedPubMedResearcher

Класс AdvancedPubMedResearcher инкапсулирует весь рабочий процесс:

• Инициализация инструмента PubmedQueryRun и, при необходимости, LLM-агента на базе Gemini для расширенного анализа.
• Методы для поиска статей в PubMed, парсинга и кэширования результатов.
• Анализ исследовательских тенденций с визуальными дашбордами.
• Сравнительный анализ различных тем исследований.
• Интеллектуальные запросы с использованием AI при наличии API-ключа Gemini.

Основные части класса и методы:

class AdvancedPubMedResearcher:
    """Продвинутый ассистент для исследований PubMed с функциями анализа"""
   
    def __init__(self, gemini_api_key=None):
        # Инициализация с опциональной интеграцией Gemini
        ...
   
    def search_papers(self, query, max_results=5):
        # Поиск и парсинг результатов PubMed
        ...
   
    def analyze_research_trends(self, queries):
        # Анализ тенденций по нескольким темам с визуализацией
        ...
   
    def comparative_analysis(self, topic1, topic2):
        # Сравнение двух тем исследований
        ...
   
    def intelligent_query(self, question):
        # AI-запросы (требуется API-ключ)
        ...

Визуализация и анализ данных

Инструмент создает различные визуализации:

• Столбчатые диаграммы количества публикаций по темам.
• Гистограммы распределения длины аннотаций.
• Хронологию публикаций.
• Облако слов, отображающее часто встречающиеся слова в заголовках.

Эти графики помогают выявить тенденции и основные направления исследований в биомедицинской области.

Демонстрация работы

Функция main() демонстрирует возможности ассистента:

• Базовый поиск в PubMed.
• Анализ тенденций по нескольким темам.
• Сравнительный анализ.
• Просмотр кэша выполненных запросов.

Пользователям предлагается добавить бесплатный API-ключ Gemini для активации AI-функций и экспортировать результаты для дальнейшей работы.

Итог

Данное решение показывает, как с помощью LangChain и сопутствующих инструментов можно автоматизировать исследование биомедицинской литературы, эффективно извлекать данные и проводить анализ тенденций в удобном программном формате.