构建可靠的代理人工智能系统

临床前药物发现本质上是复杂且数据密集的。

研究人员面临着有效获取和利用的重大挑战 分析这一关键阶段产生的大量信息。

传统的基于关键字的搜索方法，通常依赖于严格的布尔值 逻辑性，在面对微妙而复杂的问题时常常会出现不足 临床前研究问题的性质。

大型语言模型（LLM）的出现提供了一个变革的机会。

由 将法学硕士的创造力与信息检索系统的精确性相结合， 检索增强生成 （RAG）已成为一项有前途的技术。

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