GraphRAG助力制药科研
AWS ML Blog · rss · 2026-07-09
AWS 介绍了一个面向制药科研的 **BYOKG + GraphRAG** 方案，用知识图谱把 PubMed、内部实验笔记、基因组数据库等分散知识连起来，帮助研究人员用自然语言提问并得到**带证据链**的回答。 核心思路是用 Amazon Neptune Analytics 做图计算、Amazon Bedrock 做生成式问答，系统会返回图遍历路径和引用来源，让结果更透明、可复现。文章还展示了图数据模型：包含 disease、author、journal、journalChunk、icd10 等节点，并通过公共数据与专有数据持续丰富图谱。 作者强调，这种做法的价值不只是“更快检索”，还在于： - 缓解知识分散和人员流动导致的机构记忆流失 - 支持复杂生物关系推理，如化合物、基因、蛋白、疾病之间的关联 - 在不牺牲科研严谨性的前提下加速假设生成与验证