論文の概要: A RAG-based Question Answering System Proposal for Understanding Islam: MufassirQAS LLM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15378v4
• Date: Thu, 1 Feb 2024 20:28:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-05 12:00:12.883187
• Title: A RAG-based Question Answering System Proposal for Understanding Islam: MufassirQAS LLM
• Title（参考訳）: RAGに基づくイスラム教理解のための質問応答システムの提案:MufassirQAS LLM
• Authors: Ahmet Yusuf Alan, Enis Karaarslan, \"Omer Aydin
• Abstract要約: 本研究は,LLMの精度と透明性を高めるために,ベクトルデータベースに基づくRetrieval Augmented Generation (RAG)アプローチを用いる。 トルコの文脈を含むいくつかのオープンアクセスブックからなるデータベースを作成しました。 MufassirQAS と ChatGPT もセンシティブな質問でテストされている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.34530027457862006
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Challenges exist in learning and understanding religions, such as the complexity and depth of religious doctrines and teachings. Chatbots as question-answering systems can help in solving these challenges. LLM chatbots use NLP techniques to establish connections between topics and accurately respond to complex questions. These capabilities make it perfect for enlightenment on religion as a question-answering chatbot. However, LLMs also tend to generate false information, known as hallucination. Also, the chatbots' responses can include content that insults personal religious beliefs, interfaith conflicts, and controversial or sensitive topics. It must avoid such cases without promoting hate speech or offending certain groups of people or their beliefs. This study uses a vector database-based Retrieval Augmented Generation (RAG) approach to enhance the accuracy and transparency of LLMs. Our question-answering system is called "MufassirQAS". We created a database consisting of several open-access books that include Turkish context. These books contain Turkish translations and interpretations of Islam. This database is utilized to answer religion-related questions and ensure our answers are trustworthy. The relevant part of the dataset, which LLM also uses, is presented along with the answer. We have put careful effort into creating system prompts that give instructions to prevent harmful, offensive, or disrespectful responses to respect people's values and provide reliable results. The system answers and shares additional information, such as the page number from the respective book and the articles referenced for obtaining the information. MufassirQAS and ChatGPT are also tested with sensitive questions. We got better performance with our system. Study and enhancements are still in progress. Results and future works are given.
• Abstract（参考訳）: 教義や教えの複雑さや深さなど、宗教の学習と理解に課題が存在する。 質問応答システムとしてのチャットボットは、これらの課題を解決するのに役立つ。 LLMチャットボットはNLP技術を用いてトピック間の接続を確立し、複雑な質問に正確に応答する。 これらの能力は、質問に答えるチャットボットとしての宗教の啓蒙に最適である。 しかし、LLMは幻覚として知られる偽情報を生成する傾向がある。 また、チャットボットの反応には、個人的な宗教的信念を侮辱する内容、相互信仰の対立、論争やセンシティブなトピックが含まれる。 ヘイトスピーチを宣伝したり、特定のグループやその信念を非難したりすることなく、そのような事件を避ける必要がある。 本研究は,LLMの精度と透明性を高めるために,ベクトルデータベースに基づくRetrieval Augmented Generation(RAG)アプローチを用いる。 質問応答システムは「MufassirQAS」と呼ばれる。 トルコのコンテキストを含むいくつかのオープンアクセス書籍からなるデータベースを作成しました。 これらの本はトルコ語訳とイスラム教の解釈を含んでいる。 このデータベースは宗教に関する質問に答え、我々の答えが信頼できることを保証するために利用されます。 LLMも使用しているデータセットの関連部分は、回答とともに表示される。 我々は、人々の価値観を尊重し、信頼できる結果をもたらす有害、攻撃的、不敬な反応を防ぐための指示を与えるシステムプロンプトの作成に注意を払ってきた。 システムは、各書籍のページ番号や情報を取得するために参照された記事などの追加情報に回答し、共有する。 MufassirQAS と ChatGPT もセンシティブな質問でテストされている。 私たちはシステムの性能が良くなった。 研究と強化はまだ進行中である。 結果と今後の成果が示される。

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