特定领域的模型微调是否有意义？BioRAG，一个大型 RAG 实际应用案例告诉您

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BioRAG: A RAG-LLM Framework for Biological Question Reasoning 生命科学领域的问答系统面临快速发现、见解演变及知识实体复杂交互的挑战，需维护全面知识库与精准检索。为此，我们推出 BioRAG，结合大型语言模型的检索增强生成框架。首先，我们解析、索引并分割 2200 万篇论文，构建基础知识库，并训练特定领域嵌入模型。通过融入领域知识层次，我们优化向量检索，解析查询与上下文间复杂关系。对于时效性强的查询，BioRAG 拆解问题，借助搜索引擎进行迭代检索与推理。实验证明，BioRAG 在多项生命科学问答任务中表现卓越，超越了微调 LLM、集成搜索引擎的 LLM 及其他科学 RAG 框架。 https://arxiv.org/abs/2408.01107 今天这篇文章介绍的是一个生物学大型知识推理系统，虽然这个系统介绍的是生物学领域的，但是这个思路是可以拓展到其他领域的大型知识推理系统 ………………………………