通过向量嵌入增强大语言模型以提升领域特定响应能力
2024年12月6日
在本方案中，通过使用经同行评审的领域特定科学文献，经由向量嵌入机制增强，从而提升基础大语言模型的响应质量。此外，还提供了代码以辅助在不同大语言模型之间进行性能比较。
我们的研究聚焦于机器学习和大语言模型在癌症诊疗中的多种应用。这包括改善患者的直接诊疗服务，以及解决排班和文档记录等运营方面的挑战。我们最终旨在回答这样一个问题：这些技术如何能够使患者、医疗服务提供者和研究人员的医疗保健服务变得更优？
大型语言模型已经开始改变科研格局。以往难以实现的自然语言处理任务如今对更多研究者变得可行，从而推动了涉及非结构化数据的众多新研究方向。一个主要挑战在于大型语言模型工具与基础设施的快速演变。
许多临床医生和研究人员可能对应用程序有构想，但目前缺乏实施所需的背景知识或技术知识，或未能深入考虑不同方法之间的权衡。首先，在计算机上安装 Git、Python 和 PIP，并在终端中运行命令以验证安装。然后运行 git clone 命令下载代码仓库，并安装所需的依赖项。
要创建向量数据库，请编辑 config.py 文件，将以下变量的值替换为包含用于增强大语言模型的文档的文件夹路径。然后将更新后的文件保存到 articles 目录中。
接下来，在同一目录下的终端中，使用 Python 3 的 build index 命令执行代码，以创建并持久化数据库。验证数据库是否已保存在向量数据库文件夹中。为查询增强后的 LLM，执行 Python 3 run augmented llm 命令。
在终端中输入 py 命令。测试用户查询，以接收由文档集数据增强的响应。完成后按 Control + C 退出。
要创建选择题，请编辑 questions.py 文件，并参考示例的格式。按照类似的格式添加题目，然后保存文件。
要编辑 config. pi 文件，请添加用于 Open AI 或 Hugging Face 的 API 密钥，如果目标是针对任一提供商的模型进行基准测试。
现在保存文件。然后编辑 compare llms.py 文件，并选择要测试的一组模型。
取消注释需对比的模型后，最后在终端中使用 compare llms 命令执行代码，执行完成后，在指定文件夹中查看模型响应，以进行评分或其他审查。在测试的多项选择题中，embed 模型的表现显著优于基础模型，增强的 open AI 模型亦如此。
概述
本方案通过向量嵌入机制整合同行评审的科学文章，以提升大语言模型响应的质量。同时提供了用于比较多种大语言模型性能的代码。
关键研究组成部分
科学领域
- 机器学习
- 自然语言处理
- 医疗应用
背景
- 大型语言模型正在改变研究能力。
- 自然语言处理任务正变得越来越易于实现。
- 由于工具和基础设施的快速演进，仍存在诸多挑战。
- 研究旨在提升患者护理水平和运营效率。
研究目的
- 提高大语言模型的响应质量。
- 促进不同模型之间的性能比较。
- 探索在医疗保健和科研领域的应用。
使用的方法
- 使用特定领域文章进行增强。
- 用于集成的向量嵌入机制。
- 提供性能比较代码。
- 模型响应的分析。
主要结果
- 观察到响应质量有所提升。
- 增强了研究人员对自然语言处理任务的可及性。
- 深入理解了医疗保健领域中的操作挑战。
- 为未来研究建立了框架。
结论
- 数据增强可显著提升模型性能。
- 医疗健康领域的研究可受益于改进的自然语言处理工具。
- 持续适应新工具对推动进展至关重要。
常见问题
行业重要性概述
将向量嵌入与大语言模型（LLMs）相结合，可实现生物制药领域的研究&D团队可快速将最新的领域特定科学文献整合到由人工智能驱动的工作流程中。该方法解决了在快速发展的生物医学领域中静态模型语料库所带来的挑战，支持在发现阶段实现更具响应性和上下文感知能力的决策。基于嵌入的增强技术提升了整个研究项目中的预测置信度与操作灵活性。
生物制药中的战略应用&D
早期发现与靶点验证
- 通过呈现与靶点生物学相关的最新同行评审研究成果，加速假说验证。
- 通过使大语言模型（LLM）能够访问专有或最新的科学数据，减少机制上的不确定性。
- 结合经过 curated 的文献证据对查询进行上下文化，支持功能靶点验证。
筛选与检测方法开发
- 有助于为检测设计和优化制备经过验证的知识库。
- 通过标准化获取当前实验方案和数据资源，提高实验可重复性。
- 支持从多种文本来源对化合物或检测信息进行可扩展的、以查询驱动的评估。
转化与临床前研究
- 将发现研究的洞察与转化生物标志物文献相结合，以优化临床前模型的选择。
- 通过整合不断发展的科学证据，实现从早期发现到临床前验证的连续性。
- 通过快速获取最新的机制研究，支持基于风险评估的推进决策。
流程与工作流整合
嵌入增强型大语言模型通过在每个关键节点实现动态文献检索、基准测试和知识整合，融入了从发现到临床前研究的连续过程。
- 发现生物学：通过检索特定上下文的文献，支持假设验证和通路阐明。
- 筛选：为化合物评价工作流程提供可重复、最新的检测信息。
- 分析：提供定量输出和模型性能比较指标，支持科学决策。
- 转化研究：将发现结果与临床前研究及生物标志物相关证据流相连接。
- 企业级复用：建立可复用、保护隐私的框架，用于持续的领域特定大语言模型增强。
运营与企业影响
- 科学价值：通过利用现有文献，提高预测可信度并降低生物学风险。
- 操作价值：在团队和项目间实现知识整合的标准化与规模化。
- 战略价值：支持基于证据的快速决策，加快项目推进或终止的判断以及项目组合的分拣。
- 项目组合影响：支持基于风险调整的发现项目优先排序与推进。
实施注意事项
- 需要具备机器学习、自然语言处理和生物医学数据管理方面的专业知识。
- 需要具备向量数据库管理和安全文档处理的基础设施。
- 要求跨团队统一文档格式和查询协议。
- 必须能够适应不同的科学领域以及不断发展的数据来源。
- 性能依赖于嵌入文献语料库的质量和相关性。
