研究助手：阿斯利康的研发智能体系统
Research Assistant: AstraZeneca's Agentic System for R&D
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中文总结 AI 辅助
阿斯利康研发了基于LLM的智能体系统Research Assistant，整合多类生物医学数据，支持两种问答模式，可溯源证据，为研发工作提供支持。
中文摘要 AI 辅助
我们描述了研究助手（Research Assistant），这是阿斯利康开发的一款基于大语言模型（LLM）的内部系统，用于帮助科学家和临床医生探索各类数据源中的生物医学问题。该系统提供聊天式界面，整合了科学文献、知识图谱、化学、临床试验、安全资源、表达数据及内部实验系统的证据，支持用于直接问答的快速模式和用于复杂研究任务的多步骤模式。其响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。在本技术说明中，我们概述了系统架构、产品背后的主要设计选择，以及将其大规模部署以支持阿斯利康日常研发工作流程所获得的经验教训。
英文摘要
We describe Research Assistant, an internal LLM-based system developed at AstraZeneca to help scientists and clinicians explore biomedical questions across a broad range of data sources. The system provides a chat-style interface that brings together evidence from scientific literature, knowledge graphs, chemistry, clinical trials, safety resources, expression data, and internal experimental systems. It supports both a fast mode for direct question answering and a multi-step mode for more complex research tasks. Responses are grounded in retrieved evidence and linked back to the original sources, allowing users to review and further explore the underlying data. In this technical note, we outline the system architecture, the main design choices behind the product, and lessons learned from deploying it at scale to support day-to-day R&D workflows across AstraZeneca.
发表机构
- AstraZeneca（阿斯利康）
机构由 AI 辅助整理，请以论文原文为准。
