論文の概要: Cross-Disciplinary Knowledge Retrieval and Synthesis: A Compound AI Architecture for Scientific Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.18298v1
• Date: Sun, 23 Nov 2025 05:33:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-25 18:34:24.756765
• Title: Cross-Disciplinary Knowledge Retrieval and Synthesis: A Compound AI Architecture for Scientific Discovery
• Title（参考訳）: 学際的知識検索と合成:科学発見のための複合AIアーキテクチャ
• Authors: Svitlana Volkova, Peter Bautista, Avinash Hiriyanna, Gabriel Ganberg, Isabel Erickson, Zachary Klinefelter, Nick Abele, Hsien-Te Kao, Grant Engberson,
• Abstract要約: BioSageは、LLMをRAGと統合した新しい複合AIアーキテクチャで、AI、データサイエンス、バイオメディカル、バイオセキュリティドメインにわたる発見を可能にするために、特殊なエージェントとツールを編成した。 本システムでは,クエリ計画と応答合成を備えた検索エージェントを含む,複数の特殊エージェントを特徴とし,引用支援型応答を持つドメイン間の知識検索を実現する。 我々の研究は、チャート、表、構造化された科学データに対するマルチモーダル検索と推論に重点を置いており、また、クロスディシプリナ発見のための総合的なマルチモーダルベンチマークも開発している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5143261755366868
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The exponential growth of scientific knowledge has created significant barriers to cross-disciplinary knowledge discovery, synthesis and research collaboration. In response to this challenge, we present BioSage, a novel compound AI architecture that integrates LLMs with RAG, orchestrated specialized agents and tools to enable discoveries across AI, data science, biomedical, and biosecurity domains. Our system features several specialized agents including the retrieval agent with query planning and response synthesis that enable knowledge retrieval across domains with citation-backed responses, cross-disciplinary translation agents that align specialized terminology and methodologies, and reasoning agents that synthesize domain-specific insights with transparency, traceability and usability. We demonstrate the effectiveness of our BioSage system through a rigorous evaluation on scientific benchmarks (LitQA2, GPQA, WMDP, HLE-Bio) and introduce a new cross-modal benchmark for biology and AI, showing that our BioSage agents outperform vanilla and RAG approaches by 13\%-21\% powered by Llama 3.1. 70B and GPT-4o models. We perform causal investigations into compound AI system behavior and report significant performance improvements by adding RAG and agents over the vanilla models. Unlike other systems, our solution is driven by user-centric design principles and orchestrates specialized user-agent interaction workflows supporting scientific activities including but not limited to summarization, research debate and brainstorming. Our ongoing work focuses on multimodal retrieval and reasoning over charts, tables, and structured scientific data, along with developing comprehensive multimodal benchmarks for cross-disciplinary discovery. Our compound AI solution demonstrates significant potential for accelerating scientific advancement by reducing barriers between traditionally siloed domains.
• Abstract（参考訳）: 科学知識の指数関数的な成長は、学際的な知識発見、合成、研究協力に重大な障壁を生み出している。 この課題に対応するために、私たちは、AI、データサイエンス、バイオメディカル、バイオセキュリティドメインにわたる発見を可能にするための特殊なエージェントとツールを編成した、LLMとRAGを統合する、新しい複合AIアーキテクチャであるBioSageを紹介します。 本システムでは,クエリ計画と応答合成を行う検索エージェント,専門用語と方法論を整合させたクロスディシプリナ翻訳エージェント,透過性,トレーサビリティ,ユーザビリティを備えたドメイン固有の洞察を合成する推論エージェントなど,いくつかの特殊エージェントを特徴とする。 我々は,科学ベンチマーク(LitQA2,GPQA,WMDP,HLE-Bio)の厳密な評価によるバイオセージシステムの有効性を実証し,バイオセージエージェントが,Llama 3.1を動力とするバニラとRAGのアプローチを13～21パーセント上回ることを示す。 70BおよびGPT-4oモデル。 我々は,複合AIシステムの動作に関する因果調査を行い,バニラモデルにRAGとエージェントを追加することにより,大幅な性能向上を報告した。 他のシステムとは異なり、私たちのソリューションはユーザ中心の設計原則によって駆動され、要約や研究討論、ブレインストーミングなど、科学的な活動をサポートする特殊なユーザエージェントインタラクションワークフローを編成します。 我々の研究は、チャート、表、構造化された科学データに対するマルチモーダル検索と推論に重点を置いており、また、クロスディシプリナ発見のための総合的なマルチモーダルベンチマークも開発している。 我々の複合AIソリューションは、伝統的にサイロ化されたドメイン間の障壁を減らし、科学的進歩を加速させる重要な可能性を示している。

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