論文の概要: Conversational Health Agents: A Personalized LLM-Powered Agent Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02374v5
- Date: Wed, 25 Sep 2024 04:50:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-09 10:12:15.553299
- 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LDM駆動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）: 1.4597673707346281
- 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 two demonstrations and four use cases. Moreover, we release openCHA as open source available to the community via GitHub.
- Abstract（参考訳）: 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。
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、彼らは限られたエージェント機能を提供し、特にマルチステップの問題解決、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に,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、外部ソースからの情報を収集す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。
知識獲得、問題解決機能、多言語とマルチモーダルの会話を促進し、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。
2つのデモと4つのユースケースを通じて、複雑なヘルスケアタスクを扱うためのフレームワークの能力について説明する。
さらに、GitHubを通じてコミュニティが利用可能なオープンソースとしてopenCHAをリリースしています。
関連論文リスト
- Interactive Dialogue Agents via Reinforcement Learning on Hindsight Regenerations [58.65755268815283]
多くの実際の対話は対話的であり、つまりエージェントの発話が会話の相手に影響を与えるか、情報を引き出すか、意見を変えるかである。
この事実を利用して、既存の最適データを書き直し、拡張し、オフライン強化学習(RL)を介してトレーニングする。
実際の人間によるユーザ調査の結果、我々のアプローチは既存の最先端の対話エージェントを大きく上回っていることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-07T21:37:51Z) - Navigating the Unknown: A Chat-Based Collaborative Interface for Personalized Exploratory Tasks [35.09558253658275]
本稿ではCARE(Collaborative Assistant for Personalized Exploration)を紹介する。
CARE は多エージェント LLM フレームワークと構造化ユーザインタフェースを組み合わせることにより,探索作業におけるパーソナライズを向上するシステムである。
この結果から, パーソナライズされた問題解決・探索において, CARE が LLM ベースのシステムを受動的情報検索システムから積極的パートナーに転換する可能性が示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-31T15:30:55Z) - Conversational AI Multi-Agent Interoperability, Universal Open APIs for Agentic Natural Language Multimodal Communications [0.0]
本稿では、会話型AI多エージェント相互運用フレームワークについて分析し、Open Voiceイニシアチブが提案する新しいアーキテクチャについて述べる。
この新しいアプローチは、主要なコンポーネントとともに、標準的なマルチモーダルAIエージェンシー(あるいはエージェントAI)通信を展開する上での重要なメリットとユースケースを説明している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-28T09:33:55Z) - Hello Again! LLM-powered Personalized Agent for Long-term Dialogue [63.65128176360345]
モデルに依存しない長期対話エージェント(LD-Agent)を導入する。
イベント認識、ペルソナ抽出、応答生成のための3つの独立した調整可能なモジュールが組み込まれている。
LD-Agentの有効性, 汎用性, クロスドメイン性について実験的に検証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-09T21:58:32Z) - Inquire, Interact, and Integrate: A Proactive Agent Collaborative Framework for Zero-Shot Multimodal Medical Reasoning [21.562034852024272]
医療における大規模言語モデル(LLM)の導入は、大きな研究関心を集めている。
ほとんどの最先端のLCMは、マルチモーダル入力を直接処理できない、単調でテキストのみのモデルである。
医療マルチモーダル推論問題を解決するために,マルチモーダル医療協調推論フレームワーク textbfMultiMedRes を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-19T18:26:11Z) - Exploring Interaction Patterns for Debugging: Enhancing Conversational
Capabilities of AI-assistants [18.53732314023887]
大規模言語モデル(LLM)は、プログラマが様々なソフトウェア開発タスクの自然言語説明を得ることを可能にする。
LLMはしばしば十分な文脈なしに行動し、暗黙の仮定や不正確な反応を引き起こす。
本稿では,対話パターンと会話分析からインスピレーションを得て,デバッグのための対話型AIアシスタントRobinを設計する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-09T07:44:27Z) - Large Language Model Enhanced Multi-Agent Systems for 6G Communications [94.45712802626794]
本稿では,自然言語を用いたコミュニケーション関連タスクを解くための,カスタマイズされたコミュニケーション知識とツールを備えたマルチエージェントシステムを提案する。
セマンティック通信システムの設計により,提案方式の有効性を検証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-13T02:35:57Z) - AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation [61.455159391215915]
AutoGenはオープンソースのフレームワークで、複数のエージェントを介してLLMアプリケーションを構築することができる。
AutoGenエージェントはカスタマイズ可能で、変換可能で、LLM、ヒューマンインプット、ツールの組み合わせを使った様々なモードで操作できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-16T05:57:52Z) - ChatDev: Communicative Agents for Software Development [84.90400377131962]
ChatDevはチャットを利用したソフトウェア開発フレームワークで、特別なエージェントがコミュニケーション方法についてガイドされる。
これらのエージェントは、統一された言語ベースのコミュニケーションを通じて、設計、コーディング、テストフェーズに積極的に貢献する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-16T02:11:34Z) - SMILE: Single-turn to Multi-turn Inclusive Language Expansion via ChatGPT for Mental Health Support [26.443929802292807]
大規模で現実的なマルチターン会話は、メンタルヘルスサポートの進歩を促進する可能性がある。
SMILE(シングルターンからマルチターンインクルーシブ言語拡張技術)を紹介する。
我々は,55kの対話からなるSMILECHATという,大規模で生活型,多様な対話データセットを生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-30T11:26:10Z) - CAMEL: Communicative Agents for "Mind" Exploration of Large Language
Model Society [58.04479313658851]
本稿では,コミュニケーションエージェント間の自律的協調を支援するスケーラブルな手法の構築の可能性について検討する。
本稿では,ロールプレイングという新しいコミュニケーションエージェントフレームワークを提案する。
コントリビューションには、新しいコミュニケーティブエージェントフレームワークの導入、マルチエージェントシステムの協調行動や能力を研究するためのスケーラブルなアプローチの提供などが含まれます。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-31T01:09:00Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。