यह शोधपत्र त्वरित दवा परिसंपत्ति जाँच हेतु एजेंट-आधारित कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली में प्रयुक्त प्रतिस्पर्धी खोज घटकों का वर्णन और मानकीकरण करता है। किसी विशिष्ट संकेत के आधार पर, प्रतिस्पर्धी खोज कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजेंट उस संकेत के लिए प्रतिस्पर्धी परिदृश्य बनाने वाली सभी दवाओं की खोज करता है और इन दवाओं के मानकीकृत गुणों को निकालता है। प्रतिस्पर्धी परिभाषाएँ निवेशकों के अनुसार भिन्न होती हैं, डेटा सशुल्क/लाइसेंस प्राप्त होता है, कई रजिस्ट्रियों में वितरित होता है, संकेतों के बीच असंगत ऑन्टोलॉजी होती है, कई उपनाम होते हैं, बहुविध होता है, और तेज़ी से विकसित हो रहा होता है। मौजूदा एलएलएम-आधारित कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियाँ सभी प्रतिस्पर्धी दवाओं के नामों की विश्वसनीय रूप से खोज नहीं कर सकती हैं, और इस कार्य के लिए कोई सार्वजनिक मानकीकरण नहीं है। इस समस्या का समाधान करने के लिए, हमने एक निजी बायोटेक वीसी फंड से पाँच वर्षों के बहुविध असंरचित उचित जाँच नोट्स को एक संरचित मूल्यांकन कोष में परिवर्तित किया ताकि संकेत और मानकीकृत गुणों के आधार पर प्रतिस्पर्धी दवाओं का मानचित्रण किया जा सके। इसके अलावा, हमने झूठे सकारात्मक परिणामों को समाप्त करने, सटीकता में सुधार करने और मतिभ्रम को दबाने के लिए एक प्रतिस्पर्धी सत्यापन एलएलएम-एज़-ए-जज एजेंट की शुरुआत की। इस पेपर में प्रस्तुत प्रतियोगी खोज एजेंट ने 83% रिकॉल हासिल किया, जो ओपनएआई डीप रिसर्च (65%) और पेरप्लेक्सिटी लैब्स (60%) से बेहतर प्रदर्शन था। यह प्रणाली कॉर्पोरेट उपयोगकर्ताओं के लिए तैनात की गई है, और एक बायोटेक वीसी निवेश फंड के एक केस स्टडी में, प्रतिस्पर्धी विश्लेषण के लिए विश्लेषक प्रसंस्करण समय 2.5 दिनों से घटकर लगभग 3 घंटे (लगभग 20 गुना) हो गया।
