論文の概要: From Questions to Insightful Answers: Building an Informed Chatbot for University Resources

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08120v1
• Date: Mon, 13 May 2024 19:05:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-15 15:47:11.196063
• Title: From Questions to Insightful Answers: Building an Informed Chatbot for University Resources
• Title（参考訳）: 質問から洞察に満ちた回答へ:大学におけるインフォームドチャットボットの構築
• Authors: Subash Neupane, Elias Hossain, Jason Keith, Himanshu Tripathi, Farbod Ghiasi, Noorbakhsh Amiri Golilarz, Amin Amirlatifi, Sudip Mittal, Shahram Rahimi,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Model (LLM) を用いたRAGパイプラインを用いたシステムを提案する。 本システムは,大学データを外部データコーパスとして活用し,ドメイン固有の質問応答タスクのためにRAGパイプラインに取り込みます。 ミシシッピ州立大学において, 正確かつ関連する応答を生成できるシステムの有効性を事例として検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.563648444530805
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents BARKPLUG V.2, a Large Language Model (LLM)-based chatbot system built using Retrieval Augmented Generation (RAG) pipelines to enhance the user experience and access to information within academic settings.The objective of BARKPLUG V.2 is to provide information to users about various campus resources, including academic departments, programs, campus facilities, and student resources at a university setting in an interactive fashion. Our system leverages university data as an external data corpus and ingests it into our RAG pipelines for domain-specific question-answering tasks. We evaluate the effectiveness of our system in generating accurate and pertinent responses for Mississippi State University, as a case study, using quantitative measures, employing frameworks such as Retrieval Augmented Generation Assessment(RAGAS). Furthermore, we evaluate the usability of this system via subjective satisfaction surveys using the System Usability Scale (SUS). Our system demonstrates impressive quantitative performance, with a mean RAGAS score of 0.96, and experience, as validated by usability assessments.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Large Language Model (LLM) ベースのチャットボットシステムであるBARKPLUG V.2について述べる。 本システムは,大学データを外部データコーパスとして活用し,ドメイン固有の質問応答タスクのためにRAGパイプラインに取り込みます。 本研究では,ミシシッピ州立大学における高精度かつ関連する応答を生成するためのシステムの有効性を,定量的尺度を用いて評価し,レトリーバル拡張生成評価(RAGAS)などのフレームワークを用いて評価した。 さらに,システムユーザビリティ尺度(SUS)を用いた主観的満足度調査により,本システムのユーザビリティを評価する。 ユーザビリティ評価の結果,RAGASの平均スコアは0.96,経験値は0.96であった。

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