近年来，大型语言模型（LLMs）在各个领域的应用日益广泛，从内容创作到编程辅助，再到搜索引擎优化，无不展现出其强大的能力。然而，在生物医学研究中，这些模型的应用仍面临着透明度、可重复性和定制化等方面的挑战。
针对这一问题，海德堡大学与欧洲生物信息研究所（EMBL-EBI）联合提出了一个开源 Python 框架 ——BioChatter，旨在帮助生物医学研究人员更轻松地使用 LLMs。
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BioChatter 的设计理念是简化技术复杂性，让研究人员能够专注于他们的研究，而不必担心编程或机器学习的专业技能。通过该框架，研究人员可以从生物医学数据库和文献中提取相关数据，并与外部生物信息学工具实现实时信息访问。这一切得益于 BioChatter 与 BioCypher 知识图谱的无缝集成，后者能够链接诸如基因突变和药物 - 疾病关联等重要数据，极大地支持复杂数据集的分析。
BioChatter 的核心功能包括:与各类大型语言模型的基本问答交互、可复现的提示工程、知识图谱的查询、检索增强生成、模型链式调用等。更为人性化的是，BioChatter 提供了直观的 API 接口，研究人员可以轻松将其功能集成到 Web 应用、命令行界面或 Jupyter 笔记本中。
在实验评估中，研究团队创建了定制化的基准测试，旨在更加准确地评估 BioChatter 的性能。结果表明，使用 BioChatter 的模型在生成正确查询方面明显优于未使用提示引擎的模型，这一发现为 BioChatter 的实际应用提供了有力支持。
展望未来，BioChatter 团队将继续与 Open Targets 等生命科学数据库合作，旨在通过整合人类遗传学和基因组学数据，帮助用户更高效地识别和优先排序药物靶点。此外，他们还在开发一个名为 BioGather 的补充系统，旨在从基因组学、医学笔记及图像等其他临床数据类型中提取信息，以解决个性化医学和药物开发中的复杂问题。
通过 BioChatter，生物医学研究领域的科学家们将能够更高效地利用 LLMs，从而推动科学研究的进步与创新。