研究人員提出了一個名為AquiLLM的平台，用于處理科學數據

一組科學家提出 AquiLLM — 一個開源權重的專用平台，旨在於學術環境中部署RAG（检索增強生成）系統。該系統針對閉源知識庫和科學檔案，提供對數據基礎設施的本地控制。

開發的基礎是「忠實度」（faithfulness）的概念，定義為生成的內容與提供的科學背景的匹配程度，不包含虛構的事實。作者在天文學任務中測試了該平台，評估模型從專業文件中提取信息和形成分析性結論的能力。

研究結果顯示，AquiLLM 在執行直接的搜索查詢時表現出高可靠性，依賴於知識庫中的具體片段。然而，在需要數據合成或解決模糊表述時，模型的準確性會降低，需要專家的額外驗證。

作者強調，標準的基準不總是反映科學工作的特點，因此需要領域方法來評估這類系統。該平台以 CC BY-SA 4.0 許可證發布，允許研究小組根據自己的需求自行修改解決方案。

該開發旨在解決在使用敏感數據時的隱私問題，這些數據無法傳輸到雲API。使用本地模型允許機構保留對其檔案和研究結果的完全主權。