利用化学基础模型促进在多智能体工作流中针对结构的检索增强生成，以支持催化剂和材料设计

 原文中文，约500字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究解决了在材料设计任务中，现有代理系统在重要信息检索方面的不足。我们提出利用大型预训练化学基础模型，通过跨模式检索增强生成，促进任务特定材料设计的策略。研究表明，结合图像模型，这些系统能够实现前所未有的信息检索，具有重要的应用潜力。

LLaMP框架是一个多模态检索增强生成框架，整合材料科学概念的多模态信息，并实时获取相关数据。它能纠正GPT-3.5的错误，为材料信息学提供直观方法，为知识蒸馏和语言模型调整奠定基础。

LLaMP框架 多模态检索 数据获取 材料科学 检索增强生成 知识蒸馏
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