論文の概要: Demo: Soccer Information Retrieval via Natural Queries using SoccerRAG
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01280v2
- Date: Mon, 22 Jul 2024 06:44:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-10 23:05:25.509151
- Title: Demo: Soccer Information Retrieval via Natural Queries using SoccerRAG
- Title（参考訳）: デモ: SoccerRAGを用いた自然言語によるサッカー情報検索
- Authors: Aleksander Theo Strand, Sushant Gautam, Cise Midoglu, Pål Halvorsen,
- Abstract要約: SoccerRAGはRetrieval Augmented Generation(RAG)とLarge Language Models(LLM)のパワーを活用するために設計された革新的なフレームワークである。
マルチモーダルデータセットを利用することで、動的クエリと自動データバリデーションをサポートする。
コア機能を取り巻くChainlitフレームワークに基づいた,インタラクティブなユーザインターフェース(UI)を新たに提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.095162323265676
- License:
- Abstract: The rapid evolution of digital sports media necessitates sophisticated information retrieval systems that can efficiently parse extensive multimodal datasets. This paper demonstrates SoccerRAG, an innovative framework designed to harness the power of Retrieval Augmented Generation (RAG) and Large Language Models (LLMs) to extract soccer-related information through natural language queries. By leveraging a multimodal dataset, SoccerRAG supports dynamic querying and automatic data validation, enhancing user interaction and accessibility to sports archives. We present a novel interactive user interface (UI) based on the Chainlit framework which wraps around the core functionality, and enable users to interact with the SoccerRAG framework in a chatbot-like visual manner.
- Abstract（参考訳）: デジタルスポーツメディアの急速な進化は、広範囲なマルチモーダルデータセットを効率的に解析できる高度な情報検索システムを必要とする。
本稿では,Large Language Models (LLM) とRetrieval Augmented Generation (RAG) のパワーを利用した,自然言語クエリによるサッカー関連情報の抽出を目的とした,革新的なフレームワークである SoccerRAG を紹介する。
マルチモーダルデータセットを活用することにより、動的クエリと自動データバリデーションをサポートし、ユーザのインタラクションとスポーツアーカイブへのアクセシビリティを向上させる。
本稿では,Chainlitフレームワークをベースとした対話型ユーザインタフェース(UI)を提案する。
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