BIORAG: 结合大语言模型与检索增强生成的突破性研究，一种创新的生物问题推理框架

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来源 ：生物大模型 本文 约3000字 ，建议阅读 5 分钟 本 文介绍 一种结合检索增强生成(RAG)与大语言模型(LLM)的生物问题推理系统。 在当今快速发展的生命科学领域,如何高效地处理和解答复杂的生物学问题一直是一个巨大的挑战。随着研究的不断深入和跨学科合作的日益频繁，生物学知识体系变得越来越庞大和复杂。为了应对这一挑战,中国科学院计算机网络信息中心的研究团队提出了一种创新的框架——BIORAG,这是一种结合检索增强生成(RAG)与大语言模型(LLM)的生物问题推理系统。本文将为您详细介绍这项突破性的研究成果。 研究背景与挑战 生物学研究的特点是发现速度快、见解不断更新,以及知识实体之间存在复杂的相互作用。这些特点给维护全面的知识库和准确的信息检索带来了独特的挑战。传统的问答系统在处理生物学领域的复杂查询时往往 ………………………………