研究人员开发了MetaboT，一个开源的多智能体框架，利用大型语言模型（LLMs）简化基于质谱的代谢组学数据的分析。该框架将自然语言查询转换为代谢组学知识图谱的SPARQL查询，克服了专业查询语言陡峭的学习曲线。MetaboT采用模块化架构，配备专门的智能体来验证范围、解析实体、生成模式感知查询和解释结果，从而减轻了LLM常见的局限性，如幻觉和模式不合规。该系统在实验天然产物知识图谱（ENPKG）上使用专家编写的基准进行了验证，证明了其在回答关于植物-代谢物关系和生物活性的复杂问题方面的有效性。 AI
影响 降低了代谢组学研究人员的技术门槛，使得无需专业的编程专业知识即可进行语义数据挖掘。
排序理由 这是一篇描述使用LLM分析科学数据的新框架的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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