药物发现中的检索增强生成
Posted: Sat Jan 25, 2025 3:43 am
再次，RAG 代理的表现优于预训练的 LLM 和商业工具，其总体准确度 (69.5%) 和精确度 (87.9%) 得分与生物医学研究人员相当。更重要的是，与 LLM (40-60%) 相比，RAG 模型产生的幻觉引用为零。
尽管只是对生物医学 QA 中检索+生成方法的性能进行狭隘的评估，上述研究确实证明了与纯生成式 AI 相比，RAG+BioLLM 可以带来显著增强的价值。
可以利用检索和生成模型的综合复杂性来提高药物发现和开发过程中一系列流程的准确性和效率。
在药物发现的背景下，RAG 可应用于从文献综述到生物分子设计等一系列任务。
目前，生成模型已显示 奥地利手机数据 出从头分子设计的潜力，但仍因无法整合多模态信息或提供可解释性而受到阻碍。RAG 框架可以促进从各种来源（例如化学数据库、生物数据、临床试验、图像等）检索多模态信息，从而显著增强生成分子设计。
相同的扩展检索+增强生成模板适用于药物发现中的一系列应用，例如化合物设计（检索化合物/属性并生成改进/新属性）、药物-靶标相互作用预测（检索已知的药物-靶标相互作用并生成新化合物和特定靶标之间的潜在相互作用、不良反应预测（检索已知的不良反应并生成修改以消除影响）等。
该模板甚至适用于药物发现中的多个子流程/任务，以利用更广泛的现有知识来产生新颖、可靠且可操作的见解。例如，在目标验证中，检索增强生成可以基于对目标的所有现有知识、目标的表达模式和功能作用、已知结合位点、相关生物途径和网络、潜在生物标志物等的广泛审查，对感兴趣的目标进行全面的生成分析。
简而言之，更高效、更可扩展地检索及时信息可确保生成模型以事实、可来源的知识为基础，这种结合具有改变药物发现的无限潜力。
尽管只是对生物医学 QA 中检索+生成方法的性能进行狭隘的评估，上述研究确实证明了与纯生成式 AI 相比，RAG+BioLLM 可以带来显著增强的价值。
可以利用检索和生成模型的综合复杂性来提高药物发现和开发过程中一系列流程的准确性和效率。
在药物发现的背景下，RAG 可应用于从文献综述到生物分子设计等一系列任务。
目前，生成模型已显示 奥地利手机数据 出从头分子设计的潜力，但仍因无法整合多模态信息或提供可解释性而受到阻碍。RAG 框架可以促进从各种来源（例如化学数据库、生物数据、临床试验、图像等）检索多模态信息，从而显著增强生成分子设计。
相同的扩展检索+增强生成模板适用于药物发现中的一系列应用，例如化合物设计（检索化合物/属性并生成改进/新属性）、药物-靶标相互作用预测（检索已知的药物-靶标相互作用并生成新化合物和特定靶标之间的潜在相互作用、不良反应预测（检索已知的不良反应并生成修改以消除影响）等。
该模板甚至适用于药物发现中的多个子流程/任务，以利用更广泛的现有知识来产生新颖、可靠且可操作的见解。例如，在目标验证中，检索增强生成可以基于对目标的所有现有知识、目标的表达模式和功能作用、已知结合位点、相关生物途径和网络、潜在生物标志物等的广泛审查，对感兴趣的目标进行全面的生成分析。
简而言之，更高效、更可扩展地检索及时信息可确保生成模型以事实、可来源的知识为基础，这种结合具有改变药物发现的无限潜力。