Arkitektur for en videnskabelig AI-agent: RAG, indlejringer og pålidelige kilder

RAG: Kernen i arkitekturen for en videnskabelig AI-agent

Retrieval-Augmented Generation (RAG) repræsenterer et paradigmeskifte i forhold til traditionelle sprogmodeller. I stedet for udelukkende at stole på de parametre, der er lært under den indledende træning (som hurtigt bliver forældede i et så dynamisk område som videnskabelig forskning), eksternaliserer RAG viden til levende databaser, der konstant opdateres med de seneste publikationer.

Charlies RAG-proces fungerer i tre forskellige faser. Fase 1: Retrieval (Hentning) — Når du stiller et spørgsmål, analyserer agenten din intention, omdanner spørgsmålet til optimerede søgeforespørgsler og søger samtidigt i PubMed , PMC , GEO og Espacenet for at hente de mest relevante dokumenter. Denne fase bruger semantiske indlejringer til ikke kun at finde de åbenlyse leksikalske match, men også publikationer, der er konceptuelt relaterede.

Fase 2: Udvidelse — De indsamlede dokumenter forbehandles, filtreres efter kvalitet, og deres vigtigste oplysninger udtrækkes: hovedresultater, metoder, konklusioner, begrænsninger. Disse oplysninger integreres derefter i konteksten for generering af sprogmodellen, hvilket effektivt "udvider" dens viden med verificerbare og aktuelle fakta. Denne midlertidige udvidelse er specifik for dit spørgsmål og fortsætter ikke efter den aktuelle udveksling.

Fase 3: Generering — Sprogsmodellen syntetiserer de indhentede oplysninger til et sammenhængende og struktureret svar, der er tilpasset dit ekspertiseniveau og din søgningskontekst. Afgørende forskel: Genereringen er begrænset af de indhentede kilder. Hvis en oplysning ikke findes i de fundne dokumenter, vil Charlie ikke opfinde den. Hver påstand kan spores tilbage til sin oprindelige kilde med præcis reference (DOI, PMID, patentnummer).

"Det, der imponerer ved Charlie, er sporbarheden. I modsætning til ChatGPT, der kan generere ikke-eksisterende referencer, henviser hver eneste påstand fra Charlie til en reel publikation, som jeg kan verificere. Denne RAG-arkitektur forvandler AI fra en risiko for den videnskabelige integritet til en pålidelig accelerator for forskning." — Dr. Sophie Chen, datachef, INSERM

Semantiske indlejringer: At forstå videnskabelig sprogbrug i dybden

Embeddings (vektorrepræsentationer) er den teknologi, der gør det muligt for Charlie at "forstå" betydningen af videnskabelige begreber i stedet for blot at sammenligne tegnstrenger. Teknisk set omdanner en embedding en tekst (ord, sætning, afsnit eller hele dokument) til en vektor af højdimensionelle tal (typisk 768 eller 1536 dimensioner), hvor semantisk lignende tekster er matematisk tæt på hinanden i dette vektorrum.

For videnskabelig forskning er denne evne afgørende, da det samme begreb kan udtrykkes på snesevis af forskellige måder. For eksempel repræsenterer "CRISPR-Cas9", "CRISPR-genomredigering", "CRISPR/Cas9-system", "RNA-styret Cas9-nuklease" og "CRISPR-baseret genredigering" i det væsentlige det samme begreb. Kvalitetsindlejringer placerer alle disse termer i samme område af vektorrummet, hvilket gør det muligt for Charlie at genkende dem som ækvivalente, selvom de nøjagtige ord er forskellige.

Charlie bruger specialiserede biomedicinske indlejringsmodeller, der er trænet på millioner af publikationer PubMed. Disse modeller fanger ikke kun de åbenlyse synonymer, men også komplekse begrebsmæssige relationer: protein-gen-relationer, lægemiddel-mål-interaktioner, sygdom-symptom-sammenhænge, taksonomiske hierarkier, årsag-virkning-relationer og metodologiske nuancer. Denne dybe forståelse muliggør langt mere sofistikerede søgninger end simple nøgleordskorrespondancer.

Kvaliteten af embeddings bestemmer direkte kvaliteten af resultaterne. En dårligt trænet embedding kan forveksle "p53-mutation" og "p53-ekspression" eller overse sammenhængen mellem "anti-PD-1-immunterapi" og "checkpoint-hæmmerterapi". Derfor investerer Charlie massivt i avancerede embedding-modeller, der konstant trænes på den nyeste litteratur for at fange udviklingen i det videnskabelige sprog og fremkomsten af nye begreber.

Arkitektoniske forskelle: AI-agent vs. generisk LLM

Det er vigtigt at forstå, hvad der adskillerCharlie's arkitektur fra en generisk ChatGPT eller Claude. En generisk LLM fungerer i "closed-book"-tilstand: den svarer udelukkende ud fra sine interne parametre, som den har lært under den indledende træning. Disse parametre fastfryser viden på træningens afslutningsdato (typisk 6-12 måneder før implementeringen). Alle senere publikationer er usynlige for modellen, hvilket skaber et stort problem for et så dynamisk område som biomedicinsk forskning.

En AI-agent med RAG-arkitektur som Charlie fungerer i "open-book"-tilstand: den får dynamisk adgang til eksterne databaser på tidspunktet for forespørgslen og henter de seneste publikationer (tilføjet til PubMed for få timer siden). Denne permanente aktualitet er umulig for en klassisk LLM. Desuden eliminerer RAG i høj grad problemet med hallucinationer: Da genereringen er begrænset af de faktisk hentede kilder, kan agenten ikke opfinde fakta, der ikke findes i litteraturen.

Sporbarhed er en anden grundlæggende arkitektonisk forskel. En generisk LLM genererer tekst uden at kunne citere verificerbare kilder (eller værre endnu, opfinder referencer, der virker plausible, men ikke eksisterer). Charlie opretholder takket være RAG en eksplicit forbindelse mellem hver enkelt oplysning og det kildedokument, den stammer fra. Denne sporbarhed er ikke en funktion, der er tilføjet efterfølgende, men en iboende egenskab ved RAG-arkitekturen.

Endelig er faglig specialisering forankret i arkitekturen. Charlie bruger indlejringer, der er trænet på PubMed , prompts, der er optimeret til biomedicinsk sprog, filtre, der er kalibreret til videnskabelig metodologisk kvalitet, og en struktureret videnbase (ontologier, taksonomier, biomedicinske vidensgrafer). Denne specialisering på flere niveauer giver en ekspertise, der er langt overlegen i forhold til en generalistisk model, der er "drysset" med nogle få videnskabelige prompts.