近年來，大型語言模型（LLMs）在生物醫學領域展現潛力，但常面臨錯誤輸出和幻覺等問題。為了解決這些挑戰，我們開發了基於知識圖譜的思維（KGT）框架，將LLMs與知識圖譜結合，透過整合可驗證資訊來增強回應，顯著減少推理錯誤。KGT框架適應性強，能在多種開源LLMs中表現良好，並能發現藥物新用途及預測抗藥性。總體而言，KGT框架提升了LLMs在生物醫學的準確性與實用性。 PubMed DOI

這項研究強調大型語言模型（LLMs）在醫療領域的潛力，特別是透過檢索增強生成（RAG）來提升數據透明度和準確性。研究團隊開發了GuideGPT，一個能理解上下文的聊天機器人，整合了449篇科學文獻的知識，提供有關藥物相關性顳骨壞死（MRONJ）的資訊。與通用的PureGPT相比，GuideGPT在內容、科學解釋和一致性上表現更佳，顯示RAG能有效提升LLM的回應質量，成為臨床實踐中的重要工具。 PubMed DOI

這段文字探討大型語言模型（LLMs）如ChatGPT在生物資訊學，特別是基因組學中的限制，提到資料檢索不佳、幻覺及序列操作錯誤等問題。為了解決這些挑戰，作者提出NagGPT作為LLMs與資料庫的橋樑，幫助精煉查詢並提高資訊準確性。此外，還介紹了Genomics Fetcher-Analyzer，這個自訂GPT能讓ChatGPT生成並執行Python程式碼，進行生物資訊學任務，並使用各種基因組資料庫的資料。整體目的是增強ChatGPT在生物資訊學的功能，提升事實準確性和遵循指示的能力。 PubMed DOI

這項研究評估大型語言模型（LLMs）在生成臨床試驗計畫書的有效性。研究人員使用LLM生成不同疾病和試驗階段的計畫書，並根據臨床思維、透明度、醫學術語和內容相關性四個標準進行評估。結果顯示，LLM在內容相關性和術語方面表現良好，但在臨床思維和透明度上則較差。為提升表現，研究人員採用檢索增強生成（RAG）方法，顯著改善了內容質量，提升了臨床思維和透明度的分數。這表明RAG方法能有效提升LLM在臨床試驗文件撰寫的可用性，並可能改變藥物開發過程。 PubMed DOI

這段文字探討了在對生物文本，特別是表型描述進行註釋時的挑戰，尤其是使用本體詞彙的情況。傳統文本挖掘工具在理解上下文方面表現不佳，而像OpenAI的GPT這類大型語言模型則更適合需要語義理解的任務。作者提出利用GPT對*Arabidopsis thaliana*和森林樹木的表型觀察進行本體詞彙註釋，目標是達到與人工註釋相當的效果。這些流程包括將表型解析為簡潔概念，並使用嵌入向量相似度和檢索增強生成（RAG）方法來識別合適的本體詞彙，最終實現高準確度的自動註釋。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs），像是ChatGPT，已經徹底改變了學術界的科學寫作與研究，提供了全方位的支援。生成式人工智慧（GAI）工具在假設形成、方法設計、數據分析到手稿準備等各階段都有所改善。這篇評論專注於LLMs在血液學研究中的應用，特別提到提示工程和檢索增強生成（RAG）框架等技術。這些技術能幫助研究人員創造更準確的內容，並降低錯誤資訊的風險。儘管GAI工具提升了研究質量，但也強調了科學誠信、倫理考量及隱私保護的重要性。 PubMed DOI

檢索增強生成（RAG）透過整合最新數據，提升大型語言模型（LLMs）的準確性與上下文意識。這方法將文本轉為數值嵌入，幫助檢索與使用者查詢相關的數據片段，讓模型的回答更具時效性。在腫瘤學中，RAG能改善治療建議、增強臨床試驗匹配，並加速藥物開發。不過，RAG的效果取決於數據質量，偏見或不完整的信息可能導致錯誤結果，因此需謹慎實施並加強人類監督。 PubMed DOI

這項研究開發了一套用於提升核醫療診斷治療的聊天機器人架構，透過情境增強（RAG）讓大型語言模型能查找相關研究資料。測試五款主流LLM後發現，RAG能明顯提升答案品質，尤其CLAUDE 3 OPUS和GPT-4O表現最好。研究也提醒，目前問題範圍有限，未來應擴大題目多樣性並比較人類與AI的評分。 PubMed DOI

大型語言模型能幫助放射科減輕工作量，但還有像是亂編內容和資訊來源不明的問題。結合RAG技術能提升可靠性，但面對大量或複雜資料時還需改進。本文回顧LLMs最新進展及放射科應用案例，並提出未來研究方向。 PubMed DOI

這項研究證實，結合疾病專屬知識圖譜、先進大型語言模型和Graph-of-Thoughts方法，能大幅提升阿茲海默症藥物再利用的效率。全新ESCARGOT框架表現優於傳統方法，不僅加速藥物開發，也有望推廣到其他疾病領域。 PubMed DOI