🔹 SECȚIUNEA “ENVIRONMENTS FOR AI” – CONFIGURARE CONEXIUNI
🌐 PANOU PRINCIPAL CONFIGURARE:
Scop: Configurarea conexiunilor cu furnizorii de AI
Status: Listă environments configurate + butoane acțiune
🔧 ELEMENTE INTERFAȚĂ:
📋 LISTA ENVIRONMENTS:
OpenAI: ✅ Buton configurare (furnizor principal)
OpenRouter: ✅ Buton configurare (alternativă cost-eficientă)
➕ Buton adăugare furnizori personalizați
🏗️ ARHITECTURA CONFIGURARE:
Fiecare environment reprezintă:
- O conexiune la un furnizor AI
- O cheie API autentificată
- Un set de capabilități specifice
- Un environment ID unic
⚙️ CONFIGURARE ENVIRONMENT OPENAI:
📝 FORMULAR COMPLETARE:
Name: "OpenAI" - identificatorul environment-ului
Type: "OpenAI" - selectat din lista dropdown
API Key: [cheia API] - câmp pentru autentificare
Organization ID: opțional - pentru conturi business
🎪 LISTA TIPURI DISPONIBILE:
Dropdown Type include:
├─ OpenAI (GPT-4, GPT-3.5 Turbo)
├─ Anthropic (Claude models)
├─ Azure (OpenAI pe Azure)
├─ Google (Gemini, PaLM)
├─ OpenRouter (agregator multi-furnizor)
├─ Replicate (modele open-source)
├─ Perplexity (căutare + AI)
└─ Mistral (modele europene)
🔑 MANAGEMENT API KEY:
Sursă: platform.openai.com/api-keys
Securitate:
- Cheia este mascată în interfață
- Stocare criptată în baza de date
- Validare automată la salvare
🆔 GENERARE ENVIRONMENT ID:
Environment ID: "2vxxmijh" - generat automat
Funcție: Identificator unic pentru environment
Utilizare: Referințe în chatbot-uri și setări
🛡️ MECANISME SECURITATE ȘI VALIDARE:
✅ TESTARE CONEXIUNE:
Buton "Quick Test":
- Verifică conectivitatea la API
- Validează cheia API
- Confirmă permisiunile
- Returnează status conexiune
🚨 PROTECȚIE DATE:
API Keys:
- Neverificată în frontend
- Transmisă securizat către backend
- Stocată criptată în database
- Accesibilă doar pentru procesări legitime
🎯 STRATEGIE CONFIGURARE MEDICALĂ:
💊 SELECTARE FURNIZOR:
OpenAI GPT-4 Turbo:
- Acuratețe medicală superioară
- Respectă prompt-uri stricte
- Cost optimizat pentru volum
- Compatibilitate cu embeddings
🔗 INTEGRARE SISTEM COMPLET:
Environment OpenAI → Chatbot Medical → Knowledge Base
↓ ↓ ↓
Conexiune API Folosește environment Baza de date
Validare cheie Model GPT-4 Turbo Embeddings Ada-002🔹 SECȚIUNEA “DEFAULT ENVIRONMENTS FOR AI” – CONFIGURARE SPECIALIZATĂ
🌐 PANOU ENVIRONMENTS SPECIALIZATE:
Scop: Configurarea environments specializate pentru task-uri specifice
Structură: 7 tab-uri pentru tipuri diferite de procesări AI
🔧 TAB-URILE DISPONIBILE:
🎯 DEFAULT – PROCESĂRI GENERALE:
Environment: OpenAI
Model: GPT-4 Turbo (✅ Selectat)
Scop: Interacțiuni conversaționale generale
Utilizare: Chatbot-uri, generare conținut
⚡ FAST – RĂSPUNSURI RAPIDE:
Environment: OpenAI
Model: GPT-4o Mini (✅ Selectat)
Scop: Task-uri rapide, optimizare search queries
Caracteristici: Viteză crescută, cost redus
👁️ VISION – PROCESARE IMAGINI:
Environment: OpenAI
Model: GPT-4o Mini (✅ Selectat)
Scop: Analiză și înțelegere imagini (image-to-text)
Capabilități: Recunoaștere text, descrieri, analiză conținut
🎨 IMAGES – GENERARE IMAGINI:
Environment: OpenAI
Model: DALL-E 3 (HD) (✅ Selectat)
Scop: Generare imagini din descrieri text
Calitate: HD - high definition
Alternative: DALL-E 3, DALL-E 2
🔍 EMBEDDINGS – VECTORIZARE TEXT:
Environment: OpenAI
Model: Embedding Ada-002 (✅ Selectat)
Dimensions: 1536 (Native)
Scop: Creare embeddings pentru search semantic
Utilizare: Baze de cunoștințe, similaritate text
🎵 AUDIO – PROCESARE AUDIO:
Environment: OpenAI
Model: Whisper (✅ Selectat)
Scop: Transcriere audio-to-text
Alternative: GPT-4o Transcribe, GPT-4o Mini Transcribe
📊 JSON – DATE STRUCTURATE:
Environment: OpenAI
Model: GPT-4o Mini (✅ Selectat)
Scop: Generare date structurate, formatare JSON
Utilizare: API responses, data processing
🏗️ STRATEGIE CONFIGURARE MEDICALĂ:
💊 SELECTARE MODELE OPTIME:
Default: GPT-4 Turbo → Acuratețe medicală maximă
Embeddings: Ada-002 → Compatibil cu baza de date medicală
Fast: GPT-4o Mini → Răspunsuri rapide pentru simptome
🔗 ARHITECTURA INTEGRARE:
Chatbot Medical → Default Environment (GPT-4 Turbo)
Knowledge Base → Embeddings Environment (Ada-002)
Search Queries → Fast Environment (GPT-4o Mini)
🔍EMBEDDINGS ADA-002″ – SISTEMUL DE VECTORIZARE
🎯 CE ESTE EMBEDDING ADA-002:
🤖 DEFINIȚIE TEHNICĂ:
Embedding Ada-002: Model OpenAI pentru transformarea textului în vectori
Funcție: Converteste cuvinte și fraze în reprezentări numerice
Analogic: "Traducător" de la limbaj uman la limbaj matematic
🏗️ CUM FUNCȚIONEAZĂ:
Text: "paracetamol pentru febră"
↓
Embedding Ada-002
↓
Vector: [0.123, -0.456, 0.789, ..., 0.234] (1536 numere)📐 DIMENSIUNEA 1536 – SEMNIFICAȚIE:
🔢 CE REPREZINTĂ 1536:
Dimensiune: 1536 numere în fiecare vector
Semnificație: 1536 caracteristici ale textului
Fiecare număr: Reprezintă o trăsătură semantică
🎯 DE CE 1536 ESTE IMPORTANT:
Precizie: Cu cât mai multe dimensiuni, cu atât mai precis
Complexitate: Captează nuanțe fine ale înțelesului
Optimizat: Balanță perfectă între performanță și cost
💊 APLICARE ÎN SISTEMUL MEDICAL:
🔍 EXEMPLU PRACTIC MEDICAL:
Întrebare: "ce medicamente pentru tuse acută?"
↓
Embedding Ada-002
↓
Vector: [caracteristici tuse, acut, simptome respiratorii...]
↓
Căutare similaritate în baza de date
↓
Rezultate: Medicamente pentru tuse (dacă există)🏥 BENEFICII PENTRU MEDICINĂ:
✅ Înțelege sinonime medicale: "febră" = "temperatură" = "pirexie"
✅ Detectează contexte similare: "tuse acută" ≈ "tuse persistentă"
✅ Găsește corelații: "dureri articulare" → anti-inflamatoare
✅ Elimină dependența de cuvinte exacte
🔧 INTEGRARE ÎN ARHITECTURA SISTEMULUI:
🗂️ FLUXUL COMPLET:
PDF Medicamente → Text extraction → Embedding Ada-002
↓
Vectori 1536D → Stocare în Qdrant Cloud
↓
Întrebare utilizator → Embedding Ada-002 → Vector căutare
↓
Comparare vectori → Medicamente similare → Răspuns⚡ EFICIENȚĂ SISTEM:
Viteză: Căutare vectorială ultra-rapidă
Precizie: Găsește conexiuni pe care keyword matching le ratează
Scalabilitate: Funcționează cu mii de medicamente
Embedding Ada-002 este motorul de inteligență care înțelege sensul din spatele cuvintelor medicale! 🧠