論文の概要: KamerRaad: Enhancing Information Retrieval in Belgian National Politics through Hierarchical Summarization and Conversational Interfaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17597v1
• Date: Mon, 22 Apr 2024 15:01:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 01:58:22.679572
• Title: KamerRaad: Enhancing Information Retrieval in Belgian National Politics through Hierarchical Summarization and Conversational Interfaces
• Title（参考訳）: KamerRaad: 階層的な要約と会話インターフェースによるベルギーの国家政治における情報検索の促進
• Authors: Alexander Rogiers, Maarten Buyl, Bo Kang, Tijl De Bie,
• Abstract要約: KamerRaadは、大きな言語モデルを活用するAIツールで、市民がベルギーの政治情報と対話的に関わるのを助ける。 このツールは、議会の手続きから重要な抜粋を抽出し、簡潔に要約し、次いで生成AIに基づくインタラクションの可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.00702535694059
• License:
• Abstract: KamerRaad is an AI tool that leverages large language models to help citizens interactively engage with Belgian political information. The tool extracts and concisely summarizes key excerpts from parliamentary proceedings, followed by the potential for interaction based on generative AI that allows users to steadily build up their understanding. KamerRaad's front-end, built with Streamlit, facilitates easy interaction, while the back-end employs open-source models for text embedding and generation to ensure accurate and relevant responses. By collecting feedback, we intend to enhance the relevancy of our source retrieval and the quality of our summarization, thereby enriching the user experience with a focus on source-driven dialogue.
• Abstract（参考訳）: KamerRaadは、大きな言語モデルを活用するAIツールで、市民がベルギーの政治情報と対話的に関わるのを助ける。 このツールは、議会の手続きから重要な抜粋を抽出し、簡潔に要約し、続いて、ユーザーが着実に理解を深めることを可能にする生成AIに基づくインタラクションの可能性を秘めている。 KamerRaadのフロントエンドはStreamlitで構築されており、簡単に対話できる。一方バックエンドは、テキストの埋め込みと生成にオープンソースのモデルを採用して、正確で関連する応答を確実にする。 フィードバックを収集することにより、ソース検索の関連性と要約の質を高め、ソース駆動対話に焦点をあてたユーザエクスペリエンスを強化する。

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