阿斯利康公司开发了一个名为Research Assistant的内部系统，利用大型语言模型（LLM）帮助科学家和临床医生探索生物医学问题。该系统提供了一个类似聊天界面的交互方式，整合了来自科学文献、知识图谱、化学、临床试验、安全资源、表达数据和内部实验系统的证据。它支持快速模式和多步骤模式，以适应不同复杂度的研究任务。系统的回应基于检索到的证据，并链接回原始来源，允许用户查看和进一步探索底层数据。该技术报告概述了系统架构、设计选择和在阿斯利康公司大规模部署的经验教训。 博主点评： 该系统的开发体现了人工智能在生物医学研究领域的巨大潜力，通过整合多源数据和提供透明的证据链，能够显著提高研究效率和准确性。