BioNEL-RAG：免训练生物医学实体链接框架
原文标题：Training-Free BioNEL-RAG: Advancing Biomedical Entity Linking through Retrieval-Augmented Generation and Large Language Model
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研究者提出 BioNEL-RAG，一种免训练框架，结合检索增强生成（RAG）与大语言模型完成生物医学命名实体链接。RAG 模块检索候选实体，LLM 负责选择最合适的候选，无需在子领域数据集上微调即可达到与现有方法相当的性能。
- 问题
- 生物医学实体链接依赖子领域数据微调，跨域适应性差。
- 方法
- 免训练框架：RAG 检索候选实体，LLM 结合上下文从候选中挑选规范化实体。
- 结果
- 无需子领域训练即达到与现有微调方法相当的性能，未给出具体数字。
- 影响
- 生物医学信息抽取落地可省去基因、疾病、化合物各子域的标注与微调成本。
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