VFB-MCP：基于专家精心整理的本体引导知识库，为果蝇神经科学提供自然语言访问

生物数据库存储经过整理的知识，研究人员传统上通过网页界面或 API 访问这些知识。若要超越随意浏览，就需要领域特定的知识与专业能力，以构建探索这些数据所需的查询。这为正在经历范式转变的科学领域中的新用户带来了障碍。通过模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）将这些数据库暴露给大语言模型（LLMs），可实现自然语言访问，这是一种潜在的可访问性解决方案。我们将其应用于 Virtual Fly Brain（VFB）——一个由专家整理并由本体支撑的果蝇神经科学知识库——为最近整合的连接组数据提供使其可访问所需的精确性。在 30 项神经科学任务上，将配备 VFB-MCP 的 LLM 与基础 LLM 以及借助网页搜索的 LLM 进行对比，结果显示：配备 VFB-MCP 的 LLM 在 25/30 项任务上给出了精确、可验证且量化得当的回答，而网页搜索模型为 14/30，基础模型仅为 2/30（Wilcoxon 检验 p

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