Architectuur van een wetenschappelijke AI-agent: RAG, embeddings en betrouwbare bronnen

RAG: Het hart van de architectuur van een wetenschappelijke AI-agent

Retrieval-Augmented Generation (RAG) betekent een paradigmaverschuiving ten opzichte van traditionele taalmodellen. In plaats van uitsluitend te vertrouwen op parameters die tijdens de initiële training zijn aangeleerd (en die in een dynamisch domein als wetenschappelijk onderzoek snel verouderd raken), externaliseert RAG kennis naar levende databases die voortdurend worden bijgewerkt met de nieuwste publicaties.

Charlie's RAG-proces verloopt in drie afzonderlijke fasen. Fase 1: Retrieval (ophalen) — Wanneer u een vraag stelt, analyseert de agent uw intentie, zet de vraag om in geoptimaliseerde zoekopdrachten en doorzoekt tegelijkertijd PubMed, PMC, GEO en Espacenet om de meest relevante documenten op te halen. Deze stap maakt gebruik van semantische embeddings om niet alleen voor de hand liggende lexicale overeenkomsten te vinden, maar ook conceptueel gerelateerde publicaties.

Fase 2: Uitbreiding — De verzamelde documenten worden voorbewerkt, op kwaliteit gefilterd en de belangrijkste informatie wordt eruit gehaald: belangrijkste resultaten, methodologieën, conclusies, beperkingen. Deze informatie wordt vervolgens geïntegreerd in de context van het genereren van het taalmodel, waardoor de kennis effectief wordt 'uitgebreid' met verifieerbare en actuele feiten. Deze tijdelijke uitbreiding is specifiek voor uw vraag en blijft niet bestaan na afloop van de huidige uitwisseling.

Fase 3: Generatie — Het taalmodel synthetiseert de verzamelde informatie tot een coherent en gestructureerd antwoord, aangepast aan uw kennisniveau en uw zoekcontext. Cruciaal verschil: de generatie wordt beperkt door de verzamelde bronnen. Als een bepaalde informatie niet in de gevonden documenten voorkomt, zal Charlie deze niet verzinnen. Elke bewering is traceerbaar naar de oorspronkelijke bron met een nauwkeurige verwijzing (DOI, PMID, patentnummer).

"Wat indrukwekkend is aan Charlie, is de traceerbaarheid. In tegenstelling tot ChatGPT, dat niet-bestaande referenties kan genereren, verwijst elke bewering van Charlie naar een echte publicatie die ik kan controleren. Deze RAG-architectuur transformeert AI van een risico voor de wetenschappelijke integriteit naar een betrouwbare versneller van onderzoek." — Dr. Sophie Chen, hoofd Data, INSERM

Semantische embeddings: wetenschappelijke taal diepgaand begrijpen

Embeddings (vectorrepresentaties) vormen de technologie waarmee Charlie de betekenis van wetenschappelijke concepten kan 'begrijpen' in plaats van alleen maar tekenreeksen te vergelijken. Technisch gezien zet een embedding een tekst (woord, zin, alinea of volledig document) om in een vector van getallen met een hoge dimensie (meestal 768 of 1536 dimensies), waarbij semantisch vergelijkbare teksten wiskundig dicht bij elkaar liggen in deze vectorruimte.

Voor wetenschappelijk onderzoek is dit vermogen cruciaal, omdat hetzelfde concept op tientallen verschillende manieren kan worden uitgedrukt. Zo vertegenwoordigen bijvoorbeeld 'CRISPR-Cas9', 'CRISPR-genoombewerking', 'CRISPR/Cas9-systeem', 'RNA-gestuurde Cas9-nuclease' en 'CRISPR-gebaseerde genbewerking' in wezen hetzelfde concept. Hoogwaardige embeddings plaatsen al deze termen in hetzelfde gebied van de vectorruimte, waardoor Charlie ze als gelijkwaardig kan herkennen, ook al verschillen de exacte woorden.

Charlie maakt gebruik van gespecialiseerde biomedische embeddingmodellen die zijn getraind op miljoenen publicaties PubMed. Deze modellen leggen niet alleen voor de hand liggende synoniemen vast, maar ook complexe conceptuele relaties: eiwit-genrelaties, medicijn-doelwitinteracties, ziekte-symptoomassociaties, taxonomische hiërarchieën, oorzaak-gevolgrelaties en methodologische nuances. Dit diepgaande inzicht maakt veel geavanceerdere zoekopdrachten mogelijk dan eenvoudige trefwoordovereenkomsten.

De kwaliteit van de embeddings bepaalt rechtstreeks de kwaliteit van de resultaten. Een slecht getrainde embedding zou "p53-mutatie" en "p53-expressie" kunnen verwarren, of het verband tussen "anti-PD-1-immunotherapie" en "checkpoint inhibitor therapy" kunnen missen. Daarom investeert Charlie fors in geavanceerde embeddingmodellen, die voortdurend worden getraind op basis van de meest recente literatuur om de evolutie van de wetenschappelijke taal en de opkomst van nieuwe concepten vast te leggen.

Architecturale verschillen: AI-agent versus generieke LLM

Het is essentieel om te begrijpen wat Charlie architectonisch onderscheidt van een generieke ChatGPT of Claude. Een generieke LLM werkt in "closed-book"-modus: hij reageert alleen op basis van zijn interne parameters die tijdens de initiële training zijn aangeleerd. Deze parameters leggen de kennis vast op de datum waarop de training is beëindigd (meestal 6-12 maanden voor de implementatie). Alle latere publicaties zijn onzichtbaar voor het model, wat een groot probleem vormt voor een domein dat zo dynamisch is als biomedisch onderzoek.

Een AI-agent met RAG-architectuur zoals Charlie werkt in "open-book"-modus: hij heeft op het moment van de aanvraag dynamisch toegang tot externe databases en haalt de meest recente publicaties op (die enkele uren eerder aan PubMed zijn toegevoegd). Deze permanente actualiteit is onmogelijk voor een klassieke LLM. Bovendien elimineert RAG het probleem van hallucinaties grotendeels: aangezien de generatie wordt beperkt door de daadwerkelijk opgehaalde bronnen, kan de agent geen feiten verzinnen die niet in de literatuur voorkomen.

Traceerbaarheid is een ander fundamenteel architecturaal verschil. Een generieke LLM genereert tekst zonder verifieerbare bronnen te kunnen citeren (of erger nog, verzint referenties die plausibel lijken maar niet bestaan). Charlie onderhoudt dankzij RAG een expliciete link tussen elke verstrekte informatie en het brondocument waaruit deze afkomstig is. Deze traceerbaarheid is geen achteraf toegevoegde functionaliteit, maar een intrinsieke eigenschap van de RAG-architectuur.

Ten slotte is de disciplinaire specialisatie verankerd in de architectuur. Charlie maakt gebruik van embeddings die zijn getraind op PubMed , prompts die zijn geoptimaliseerd voor biomedische taal, filters die zijn gekalibreerd voor wetenschappelijke methodologische kwaliteit, en een gestructureerde kennisbasis (ontologieën, taxonomieën, biomedische kennisgrafieken). Deze specialisatie op meerdere niveaus levert een expertise op die veel hoger ligt dan die van een generalistisch model dat met enkele wetenschappelijke prompts is 'bestrooid'.