Arkitektur for en vitenskapelig AI-agent: RAG, innebygginger og pålitelige kilder

RAG: Kjernen i vitenskapelig AI-agentarkitektur

Retrieval-Augmented Generation (RAG) representerer et paradigmeskifte fra tradisjonelle språkmodeller. I stedet for å stole utelukkende på parametere som er lært under den innledende opplæringen (som raskt blir foreldet i et felt som er så dynamisk som vitenskapelig forskning), eksternaliserer RAG kunnskap til levende databaser som kontinuerlig oppdateres med de nyeste publikasjonene.

Charlies RAG-prosess fungerer i tre forskjellige faser. Fase 1: Henting – Når du stiller et spørsmål, analyserer agenten intensjonen din, omformer spørsmålet til optimaliserte søk, og søker samtidig i PubMed, PMC, GEO og Espacenet for å hente de mest relevante dokumentene. Dette trinnet bruker semantiske innlemminger for å finne ikke bare åpenbare leksikale treff, men også publikasjoner som er konseptuelt relaterte.

Fase 2: Utvidelse — De hentede dokumentene blir forbehandlet, filtrert etter kvalitet, og nøkkelinformasjonen blir hentet ut: hovedresultater, metodikk, konklusjoner, begrensninger. Denne informasjonen blir deretter integrert i språkmodellens genereringskontekst, og «utvider» effektivt kunnskapen med verifiserbare og aktuelle fakta. Denne midlertidige utvidelsen er spesifikk for spørsmålet ditt og varer ikke lenger enn den aktuelle utvekslingen.

Fase 3: Generering — Språkmodellen syntetiserer den hentede informasjonen til et sammenhengende, strukturert svar som er tilpasset ditt kompetansenivå og søkekonteksten. Avgjørende forskjell: Genereringen er begrenset av de hentede kildene. Hvis en opplysning ikke finnes i dokumentene, vil Charlie ikke finne den opp. Hver uttalelse kan spores tilbake til sin opprinnelige kilde med en presis referanse (DOI, PMID, patentnummer).

«Det som er imponerende med Charlie, er sporbarheten. I motsetning til ChatGPT, som kan generere ikke-eksisterende referanser, peker alle uttalelser fra Charlie til en faktisk publikasjon som jeg kan verifisere. Denne RAG-arkitekturen forvandler AI fra en risiko for vitenskapelig integritet til en pålitelig forskningsakselerator.» — Dr. Sophie Chen, dataleder, INSERM

Semantiske innlemmelser: Dyp forståelse av vitenskapelig språk

Innebygginger (vektorrepresentasjoner) er teknologien som gjør det mulig for Charlie å «forstå» betydningen av vitenskapelige begreper, i stedet for bare å sammenligne tegnstrenger. Teknisk sett transformerer en embedding en tekst (ord, setning, avsnitt eller hele dokumentet) til en høy-dimensjonal vektor av tall (vanligvis 768 eller 1536 dimensjoner) hvor semantisk like tekster er matematisk nær hverandre i dette vektorrommet.

For vitenskapelig forskning er denne evnen avgjørende, fordi det samme konseptet kan uttrykkes på dusinvis av forskjellige måter. For eksempel representerer «CRISPR-Cas9», «CRISPR-genomredigering», «CRISPR/Cas9-system», «RNA-styrt Cas9-nuklease» og «CRISPR-basert genredigering» i hovedsak det samme konseptet. Høykvalitetsinnlegginger plasserer alle disse begrepene i samme region av vektorrommet, slik at Charlie kan gjenkjenne dem som likeverdige, selv om de eksakte ordene er forskjellige.

Charlie bruker spesialiserte biomedisinske innebyggingsmodeller som er trent på millioner av publikasjoner PubMed. Disse modellene fanger ikke bare opp åpenbare synonymer, men også komplekse konseptuelle relasjoner: protein-gen-relasjoner, interaksjoner mellom legemidler og mål, assosiasjoner mellom sykdommer og symptomer, taksonomiske hierarkier, årsak-virkning-relasjoner og metodologiske nyanser. Denne dype forståelsen muliggjør mye mer sofistikerte søk enn enkle søkeordtreff.

Kvaliteten på innlemmingene avgjør direkte kvaliteten på resultatene. En dårlig trent innlemming kan forveksle «p53-mutasjon» og «p53-ekspresjon», eller overse sammenhengen mellom «anti-PD-1-immunterapi» og «kontrollpunktinhibitorbehandling». Det er derfor Charlie investerer tungt i toppmoderne innebyggingsmodeller, som kontinuerlig omskoles på bakgrunn av den nyeste litteraturen for å fange opp utviklingen i det vitenskapelige språket og fremveksten av nye konsepter.

Arkitektoniske forskjeller: AI-agent vs. generisk LLM

Det er viktig å forstå hva som skiller Charlie fra en generisk ChatGPT eller Claude når det gjelder arkitektur. En generisk LLM fungerer i «lukket bok»-modus: den responderer utelukkende basert på interne parametere som er lært under den innledende opplæringen. Disse parametrene fryser kunnskapen på opplæringens sluttdato (vanligvis 6–12 måneder før implementering). Eventuelle senere publikasjoner er usynlige for modellen, noe som skaper et stort problem for et felt som er så dynamisk som biomedisinsk forskning.

En AI-agent med RAG-arkitektur, som Charlie, opererer i «åpen bok»-modus: den får dynamisk tilgang til eksterne databaser på tidspunktet for spørringen, og henter de nyeste publikasjonene (lagt til PubMed noen timer tidligere). Denne konstante oppdateringen er umulig for en konvensjonell LLM. Videre eliminerer RAG i stor grad problemet med hallusinasjoner: siden genereringen er begrenset av de kildene som faktisk hentes frem, kan ikke agenten finne på fakta som ikke finnes i litteraturen.

Sporbarhet er en annen grunnleggende arkitektonisk forskjell. En generisk LLM genererer tekst uten å kunne sitere verifiserbare kilder (eller enda verre, oppfinner referanser som virker plausible, men som ikke eksisterer). Charlie opprettholder, takket være RAG, en eksplisitt kobling mellom hver enkelt opplysning som gis og kildedokumentet den stammer fra. Denne sporbarheten er ikke en ettertanke, men en iboende egenskap ved RAG-arkitekturen.

Til slutt er faglig spesialisering innebygd i arkitekturen. Charlie bruker innebygde funksjoner som er trent på PubMed, oppfordringer som er optimalisert for biomedisinsk språk, filtre som er kalibrert for vitenskapelig metodologisk kvalitet, og en strukturert kunnskapsbase (ontologier, taksonomier, biomedisinske kunnskapsgrafer). Denne flernivåspesialiseringen gir en ekspertise som er langt overlegen i forhold til en generalistmodell «drysset» med noen få vitenskapelige spørsmål.