Les grands modèles de langage (LLM) comme ChatGPT et GPT-4 d’OpenAI progressent rapidement et révolutionnent le traitement et la génération du langage naturel, facilitant la création d’applications d’IA indispensables au quotidien. Malgré ces avancées, les LLM rencontrent des difficultés dans des domaines tels que la finance, le droit et la médecine, qui exigent une expertise spécialisée.
Des chercheurs de l’Université d’Oxford ont conçu MedGraphRAG, un cadre unique pour améliorer les LLM dans le domaine médical. Cette innovation repose sur une technique de segmentation des documents qui préserve mieux le contexte. Ensuite, les entités pertinentes sont extraites du texte, qu’elles soient des mots, des maladies ou des traitements. Ces entités sont organisées en un graphique hiérarchique à trois niveaux, reliant les données médicales extraites à des connaissances médicales fiables.
MedGraphRAG utilise ‘U-retrieve’ pour récupérer efficacement des données pertinentes tout en conservant une vision globale contextuelle. Lors de tests exhaustifs, cette technique a surpassé les modèles actuels de Q&A médicaux, confirmant sa stabilité et son efficacité. En conclusion, MedGraphRAG représente une avancée majeure pour les LLM en médecine, améliorant la fiabilité et la précision des réponses générées.