Arkitektur för en vetenskaplig AI-agent: RAG, inbäddningar och tillförlitliga källor

RAG: Kärnan i arkitekturen för en vetenskaplig AI-agent

Retrieval-Augmented Generation (RAG) representerar ett paradigmskifte jämfört med traditionella språkmodeller. Istället för att enbart förlita sig på parametrar som lärts in under den initiala träningen (som snabbt blir föråldrade inom ett så dynamiskt område som vetenskaplig forskning), externaliserar RAG kunskapen till levande databaser som ständigt uppdateras med de senaste publikationerna.

Charlies RAG-process fungerar i tre olika faser. Fas 1: Retrieval (Hämtning) — När du ställer en fråga analyserar agenten din avsikt, omvandlar frågan till optimerade sökfrågor och söker samtidigt i PubMed , PMC , GEO och Espacenet för att hämta de mest relevanta dokumenten. I detta steg används semantiska inbäddningar för att hitta inte bara uppenbara lexikala matchningar, utan också publikationer som är konceptuellt relaterade.

Fas 2: Utökning — De hämtade dokumenten förbehandlas, filtreras efter kvalitet och deras viktigaste information extraheras: huvudresultat, metoder, slutsatser, begränsningar. Denna information integreras sedan i kontexten för genereringen av språkmodellen, vilket effektivt ”utökar” dess kunskaper med verifierbara och aktuella fakta. Denna tillfälliga utökning är specifik för din fråga och kvarstår inte efter den pågående konversationen.

Fas 3: Generering — Språkmodellen sammanfattar den hämtade informationen till ett sammanhängande och strukturerat svar som är anpassat till din kunskapsnivå och ditt söksammanhang. En viktig skillnad är att genereringen begränsas av de hämtade källorna. Om en uppgift inte finns i de dokument som hittats kommer Charlie inte att hitta på den. Varje påstående kan spåras till sin ursprungliga källa med exakt referens (DOI, PMID, patentnummer).

"Det som imponerar med Charlie är spårbarheten. Till skillnad från ChatGPT, som kan generera referenser som inte existerar, pekar varje påstående från Charlie på en verklig publikation som jag kan verifiera. Denna RAG-arkitektur förvandlar AI från en risk för vetenskaplig integritet till en pålitlig forskningsaccelerator." — Dr Sophie Chen, datachef, INSERM

Semantiska inbäddningar: Förstå vetenskapligt språk på djupet

Embeddings (vektorrepresentationer) är den teknik som gör det möjligt för Charlie att "förstå" betydelsen av vetenskapliga begrepp istället för att bara jämföra teckensträngar. Tekniskt sett omvandlar en embedding en text (ord, mening, stycke eller hela dokument) till en vektor med högdimensionella tal (vanligtvis 768 eller 1536 dimensioner) där semantiskt liknande texter ligger matematiskt nära varandra i detta vektorrum.

För vetenskaplig forskning är denna förmåga avgörande, eftersom samma begrepp kan uttryckas på dussintals olika sätt. Till exempel representerar "CRISPR-Cas9", "CRISPR-genomredigering", "CRISPR/Cas9-system", "RNA-styrd Cas9-nukleas" och "CRISPR-baserad genredigering" i grunden samma begrepp. Högkvalitativa inbäddningar placerar alla dessa termer i samma område av vektorrummet, vilket gör att Charlie kan känna igen dem som likvärdiga även om de exakta orden skiljer sig åt.

Charlie använder specialiserade biomedicinska inbäddningsmodeller som tränats på miljontals publikationer PubMed. Dessa modeller fångar inte bara uppenbara synonymer, utan också komplexa begreppsrelationer: protein-gen-relationer, läkemedel-mål-interaktioner, sjukdom-symptom-associationer, taxonomiska hierarkier, orsak-verkan-relationer och metodologiska nyanser. Denna djupa förståelse möjliggör mycket mer sofistikerade sökningar än enkla nyckelordskorrespondenser.

Kvaliteten på inbäddningarna avgör direkt kvaliteten på resultaten. En felaktigt tränad inbäddning kan förväxla "p53-mutation" och "p53-expression" eller missa kopplingen mellan "anti-PD-1-immunterapi" och "checkpoint inhibitor therapy". Därför investerar Charlie massivt i avancerade inbäddningsmodeller som ständigt tränas om med den senaste litteraturen för att fånga upp utvecklingen inom det vetenskapliga språket och framväxten av nya begrepp.

Arkitektoniska skillnader: AI-agent vs generisk LLM

Det är viktigt att förstå vad som skiljerCharlie från en generisk ChatGPT eller Claude ur arkitektonisk synvinkel. En generisk LLM fungerar i "closed-book"-läge: den svarar endast utifrån sina interna parametrar som den lärt sig under den initiala träningen. Dessa parametrar fryser kunskapen vid träningens slutdatum (vanligtvis 6-12 månader före driftsättningen). Alla senare publikationer är osynliga för modellen, vilket skapar ett stort problem för ett så dynamiskt område som biomedicinsk forskning.

En AI-agent med RAG-arkitektur som Charlie fungerar i "open-book"-läge: den får dynamisk tillgång till externa databaser vid förfrågan och hämtar de senaste publikationerna (som lagts till på PubMed några timmar tidigare). Denna ständiga aktualitet är omöjlig för en klassisk LLM. Dessutom eliminerar RAG i stor utsträckning problemet med hallucinationer: eftersom genereringen begränsas av de faktiskt hämtade källorna kan agenten inte hitta på fakta som inte finns i litteraturen.

Spårbarhet är en annan grundläggande arkitektonisk skillnad. En generisk LLM genererar text utan att kunna ange verifierbara källor (eller värre, hittar på referenser som verkar trovärdiga men som inte existerar). Charlie , tack vare RAG, upprätthåller en explicit koppling mellan varje uppgift som tillhandahålls och källdokumentet som den kommer från. Denna spårbarhet är inte en funktion som lagts till i efterhand, utan en inneboende egenskap hos RAG-arkitekturen.

Slutligen är den disciplinära specialiseringen förankrad i arkitekturen. Charlie använder inbäddningar som tränats på PubMed , optimerade promptar för biomedicinskt språk, filter kalibrerade för vetenskaplig metodologisk kvalitet och en strukturerad kunskapsbas (ontologier, taxonomier, biomedicinska kunskapsgrafer). Denna specialisering på flera nivåer ger en expertis som är långt överlägsen den hos en generalistmodell som är "strösslad" med några vetenskapliga prompts.