論文の概要: Conversational Health Agents: A Personalized LLM-Powered Agent Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02374v4
- Date: Tue, 23 Jan 2024 21:27:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-25 17:18:28.741093
- Title: Conversational Health Agents: A Personalized LLM-Powered Agent Framework
- Title（参考訳）: 会話型健康エージェント:パーソナライズされたLLMエージェントフレームワーク
- Authors: Mahyar Abbasian, Iman Azimi, Amir M. Rahmani, Ramesh Jain
- Abstract要約: 会話型健康エージェント(英: Conversational Health Agents、CHA)は、援助や診断などの医療サービスを提供する対話型システムである。
我々は,対話エージェントがユーザの医療クエリに対してパーソナライズされた応答を生成するためのオープンソースのフレームワークであるopenCHAを提案する。
openCHAには、外部ソースから情報を集めるためのアクションを計画し実行するためのオーケストレータが含まれている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5946909835546885
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Conversational Health Agents (CHAs) are interactive systems that provide
healthcare services, such as assistance and diagnosis. Current CHAs, especially
those utilizing Large Language Models (LLMs), primarily focus on conversation
aspects. However, they offer limited agent capabilities, specifically lacking
multi-step problem-solving, personalized conversations, and multimodal data
analysis. Our aim is to overcome these limitations. We propose openCHA, an
open-source LLM-powered framework, to empower conversational agents to generate
a personalized response for users' healthcare queries. This framework enables
developers to integrate external sources including data sources, knowledge
bases, and analysis models, into their LLM-based solutions. openCHA includes an
orchestrator to plan and execute actions for gathering information from
external sources, essential for formulating responses to user inquiries. It
facilitates knowledge acquisition, problem-solving capabilities, multilingual
and multimodal conversations, and fosters interaction with various AI
platforms. We illustrate the framework's proficiency in handling complex
healthcare tasks via three demonstrations. Moreover, we release openCHA as open
source available to the community via GitHub.
- Abstract（参考訳）: 会話型医療エージェント(chas)は、援助や診断などの医療サービスを提供する対話型システムである。
現在のCHA、特にLLM(Large Language Models)を利用するものは、主に会話の側面に焦点を当てています。
しかし、それらは限定的なエージェント機能を提供し、特にマルチステップ問題解決、パーソナライズされた会話、マルチモーダルデータ分析を欠いている。
私たちの目標はこれらの制限を克服することです。
我々は,対話エージェントがユーザの医療クエリに対してパーソナライズされた応答を生成するための,オープンソースのLLMフレームワークであるopenCHAを提案する。
このフレームワークにより、開発者はデータソース、知識ベース、分析モデルを含む外部ソースをLLMベースのソリューションに統合できる。
openchaには、外部ソースから情報を収集するためのアクションを計画および実行するためのオーケストレータが含まれている。
知識獲得、問題解決機能、多言語およびマルチモーダル会話を促進し、さまざまなAIプラットフォームとのインタラクションを促進する。
3つのデモを通じて,複雑な医療タスクの処理におけるフレームワークの習熟度を示す。
さらに私たちは,openchaをオープンソースとしてgithub経由でコミュニティに公開しています。
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