論文の概要: ChatDiet: Empowering Personalized Nutrition-Oriented Food Recommender Chatbots through an LLM-Augmented Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00781v2
- Date: Sat, 16 Mar 2024 17:31:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-20 01:41:04.692986
- Title: ChatDiet: Empowering Personalized Nutrition-Oriented Food Recommender Chatbots through an LLM-Augmented Framework
- Title（参考訳）: ChatDiet: LLM拡張フレームワークによるパーソナライズされた栄養指向食品レコメンデーションチャットボットの活用
- Authors: Zhongqi Yang, Elahe Khatibi, Nitish Nagesh, Mahyar Abbasian, Iman Azimi, Ramesh Jain, Amir M. Rahmani,
- Abstract要約: ChatDietは、パーソナライズされた栄養指向の食品レコメンデーションチャットボット用に特別に設計された、新しいフレームワークである。
ChatDietは、オーケストラが補完する個人モデルと人口モデルを統合し、シームレスに関連する情報を検索し、処理する。
ChatDietの評価には説得力のあるケーススタディが含まれており、個別の栄養効果を推定するための因果的個人モデルを確立している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3221599497640915
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The profound impact of food on health necessitates advanced nutrition-oriented food recommendation services. Conventional methods often lack the crucial elements of personalization, explainability, and interactivity. While Large Language Models (LLMs) bring interpretability and explainability, their standalone use falls short of achieving true personalization. In this paper, we introduce ChatDiet, a novel LLM-powered framework designed specifically for personalized nutrition-oriented food recommendation chatbots. ChatDiet integrates personal and population models, complemented by an orchestrator, to seamlessly retrieve and process pertinent information. The personal model leverages causal discovery and inference techniques to assess personalized nutritional effects for a specific user, whereas the population model provides generalized information on food nutritional content. The orchestrator retrieves, synergizes and delivers the output of both models to the LLM, providing tailored food recommendations designed to support targeted health outcomes. The result is a dynamic delivery of personalized and explainable food recommendations, tailored to individual user preferences. Our evaluation of ChatDiet includes a compelling case study, where we establish a causal personal model to estimate individual nutrition effects. Our assessments, including a food recommendation test showcasing a 92\% effectiveness rate, coupled with illustrative dialogue examples, underscore ChatDiet's strengths in explainability, personalization, and interactivity.
- Abstract（参考訳）: 食品が健康に与える影響は、先進的な栄養指向の食品レコメンデーションサービスを必要とする。
従来の手法は、パーソナライゼーション、説明可能性、対話性といった重要な要素を欠いていることが多い。
大きな言語モデル(LLM)は解釈可能性と説明可能性をもたらすが、彼らのスタンドアロンの使用は真のパーソナライゼーションを達成するには不十分である。
本稿では、栄養指向食品レコメンデーションチャットボットに特化して設計された、新しいLLMフレームワークChatDietを紹介する。
ChatDietは、オーケストラが補完する個人モデルと人口モデルを統合し、シームレスに関連する情報を検索し、処理する。
個人モデルは、因果発見と推論技術を活用して、特定のユーザに対してパーソナライズされた栄養効果を評価する一方、人口モデルは、食品栄養内容に関する一般化された情報を提供する。
オーケストレータは、両方のモデルの出力をLLMに回収し、シナジー化し、提供し、ターゲットとする健康結果をサポートするように設計された、調整された食品レコメンデーションを提供する。
その結果、個人の好みに合わせて、パーソナライズされた説明可能な食品レコメンデーションが動的に配信される。
ChatDietの評価には説得力のあるケーススタディが含まれており、個別の栄養効果を推定するための因果的個人モデルを確立している。
評価では,99%の有効率を示す食品推薦試験や,説明可能性,パーソナライゼーション,対話性といったChatDietの強みが評価された。
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