RAG / 检索增强生成

Bridging the Experimental Last Mile: Digitizing Laboratory Know-How for Safe AI-Assisted Support

弥合实验最后一公里：数字化实验室知识以实现安全的人工智能辅助支持

Akira Miura, Yuki Sasahara, Momoka Demura, Yuji Masubuchi, Tetsuya Asai, Chikahiko Mitsui

机构 * Division of Applied Chemistry, Faculty of Engineering, Hokkaido University（北海道大学工学部应用化学科） ； Graduate School of Chemical Sciences and Engineering, Hokkaido University（北海道大学研究生院化学科学和工程学系） ； Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University（北海道大学研究生院信息科学和技术学系） ； Quantum Nexus, Inc. 纠错

专题命中 多模态RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种结合视频、多模态AI和检索增强生成的AI助手，通过提取实验室特定知识来提升实验安全性，经评估显示其在指导和安全方面具有实用性。

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