論文の概要: How to Build an AI Tutor That Can Adapt to Any Course Using Knowledge Graph-Enhanced Retrieval-Augmented Generation (KG-RAG)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17696v5
• Date: Wed, 15 Jan 2025 11:12:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-16 15:50:33.467985
• Title: How to Build an AI Tutor That Can Adapt to Any Course Using Knowledge Graph-Enhanced Retrieval-Augmented Generation (KG-RAG)
• Title（参考訳）: 知識グラフ強化検索型生成(KG-RAG)を用いた任意のコースに適応可能なAIチュータの作り方
• Authors: Chenxi Dong, Yimin Yuan, Kan Chen, Shupei Cheng, Chujie Wen,
• Abstract要約: 本稿では,知識グラフ強化検索生成(KG-RAG)を用いた適応型AI教師のための新しいフレームワークを提案する。 このアプローチは,大規模言語モデルで広く普及している情報と限定的なコース特化の難しさに対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.305156933641317
• License:
• Abstract: This paper introduces a novel framework for adaptable AI tutors using Knowledge Graph-enhanced Retrieval-Augmented Generation (KG-RAG). This approach addresses the critical challenges of information hallucination and limited course-specific adaptation prevalent in Large Language Model (LLM)-based tutoring systems. By integrating Knowledge Graphs (KGs) with RAG, we provide a structured representation of course concepts and their interrelationships, grounding the AI tutor's responses in relevant, validated material. We leverage Qwen2.5, a powerful and cost-effective LLM, within our KG-RAG framework. A user study (n=50) demonstrated positive student feedback regarding answer relevance, ease of use, and overall satisfaction. This KG-RAG framework offers a promising pathway towards personalized learning experiences and broader access to high-quality education.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,KG-RAG(Knowledge Graph-enhanced Retrieval-Augmented Generation)を用いた適応型AI家庭教師のための新しいフレームワークを提案する。 本手法は,Large Language Model (LLM) ベースの学習システムにおいて,情報幻覚と限定的なコース特化の重要課題に対処する。 知識グラフ(KG)をRAGと統合することにより、コースの概念とその相互関係の構造化表現を提供する。 我々は、KG-RAGフレームワークの中で、強力で費用対効果の高いLLMであるQwen2.5を活用している。 ユーザスタディ (n=50) では, 回答の妥当性, 使いやすさ, 全体的な満足度について, 学生の肯定的なフィードバックが得られた。 このKG-RAGフレームワークは、パーソナライズされた学習体験への有望な経路を提供し、高品質な教育への幅広いアクセスを提供する。

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