BioSage: KI-Architektur verbindet LLMs, RAG und Agenten für Forschung

Die rasante Zunahme wissenschaftlicher Erkenntnisse erschwert die Suche, Synthese und Zusammenarbeit über Disziplinen hinweg. BioSage, eine neuartige compound AI‑Architektur, reagiert darauf, indem sie große Sprachmodelle (LLMs) mit Retrieval‑Augmented Generation (RAG) kombiniert und spezialisierte Agenten sowie Tools orchestriert. Dadurch können Forscher*innen Wissen aus KI, Datenwissenschaft, Biomedizin und Biosecurity nahtlos abrufen, übersetzen und zusammenführen.

Das System setzt auf mehrere Agenten: ein Retrieval‑Agent, der gezielte Abfragen plant und zitierten Antworten liefert; Übersetzungsagenten, die fachspezifische Terminologie und Methoden abgleichen; und Reasoning‑Agenten, die Erkenntnisse transparent und nachvollziehbar zusammenfassen. Durch diese Kombination übertrifft BioSage herkömmliche LLM‑ und RAG‑Ansätze um 13 % bis 21 % bei wissenschaftlichen Benchmarks wie LitQA2, GPQA, WMDP und HLE‑Bio.

Die Leistungssteigerung wird durch kausale Untersuchungen bestätigt, die zeigen, dass die Integration von RAG und Agenten die Ergebnisse signifikant verbessert. BioSage nutzt dabei die neuesten Modelle Llama 3.1 70 B und GPT‑4o und legt großen Wert auf nutzerzentrierte Designprinzipien. Durch orchestrierte Arbeitsabläufe unterstützt es nicht nur Zusammenfassungen, sondern auch Debatten und Brainstorming‑Sessions, wodurch die wissenschaftliche Zusammenarbeit auf ein neues Level gehoben wird.