論文の概要: Hallucination-minimized Data-to-answer Framework for Financial Decision-makers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07592v1
• Date: Thu, 9 Nov 2023 22:53:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-19 14:03:03.091811
• Title: Hallucination-minimized Data-to-answer Framework for Financial Decision-makers
• Title（参考訳）: 金融意思決定者のための幻覚最小化データ問合せフレームワーク
• Authors: Sohini Roychowdhury, Andres Alvarez, Brian Moore, Marko Krema, Maria Paz Gelpi, Federico Martin Rodriguez, Angel Rodriguez, Jose Ramon Cabrejas, Pablo Martinez Serrano, Punit Agrawal, Arijit Mukherjee
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、いくつかの自動化とパーソナライズされた質問応答プロトタイプの構築に応用されている。 本稿では,データテーブルを階層的なテキストデータチャンクに変換するLangchainベースのフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3781777926017094
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have been applied to build several automation and personalized question-answering prototypes so far. However, scaling such prototypes to robust products with minimized hallucinations or fake responses still remains an open challenge, especially in niche data-table heavy domains such as financial decision making. In this work, we present a novel Langchain-based framework that transforms data tables into hierarchical textual data chunks to enable a wide variety of actionable question answering. First, the user-queries are classified by intention followed by automated retrieval of the most relevant data chunks to generate customized LLM prompts per query. Next, the custom prompts and their responses undergo multi-metric scoring to assess for hallucinations and response confidence. The proposed system is optimized with user-query intention classification, advanced prompting, data scaling capabilities and it achieves over 90% confidence scores for a variety of user-queries responses ranging from {What, Where, Why, How, predict, trend, anomalies, exceptions} that are crucial for financial decision making applications. The proposed data to answers framework can be extended to other analytical domains such as sales and payroll to ensure optimal hallucination control guardrails.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、いくつかの自動化とパーソナライズされた質問応答プロトタイプの構築に応用されている。 しかし、このようなプロトタイプを最小限の幻覚や偽の反応で堅牢な製品にスケールすることは、まだ未解決の課題であり、特に金融意思決定のようなニッチなデータテーブル重大ドメインではなおさらである。 本稿では,データテーブルを階層的なテキストデータチャンクに変換し,多種多様な質問応答を可能にするラングチェーンベースのフレームワークを提案する。 まず、ユーザクエリを意図して分類し、最も関連するデータチャンクの自動検索を行い、クエリ毎にカスタマイズされたllmプロンプトを生成する。 次に、カスタムプロンプトとその応答を多値スコアで評価し、幻覚と応答信頼度を評価する。 提案システムは,ユーザクエリの意図分類,先進的なプロンプト,データスケーリング機能に最適化されており,財務上の意思決定アプリケーションに不可欠な,‘What, Where, Why, How, predict, trend, anomalies, exception’から,さまざまなユーザクエリ応答に対して90%以上の信頼スコアを達成している。 提案した回答フレームワークは,販売や給与といった他の分析領域に拡張して,最適な幻覚制御ガードレールを確保することができる。

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