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。
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