論文の概要: Natural Language Interaction with a Household Electricity Knowledge-based Digital Twin
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06566v3
- Date: Fri, 9 Aug 2024 13:35:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-12 18:19:02.443413
- Title: Natural Language Interaction with a Household Electricity Knowledge-based Digital Twin
- Title（参考訳）: 家庭電気知識に基づくデジタル双生児との自然言語インタラクション
- Authors: Carolina Fortuna, Vid Hanžel, Blaž Bertalanič,
- Abstract要約: ドメイン固有のデジタルツインは、スマートグリッドの様々なセグメントのデジタルレプリカを表すもので、各セグメントをモデル化、シミュレート、制御することができる。
本稿では,RAG (Retrieval Augmented Generation) 質問応答の可能性を初めて評価し,報告する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.196629787330046
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Domain specific digital twins, representing a digital replica of various segments of the smart grid, are foreseen as able to model, simulate, and control the respective segments. At the same time, knowledge-based digital twins, coupled with AI, may also empower humans to understand aspects of the system through natural language interaction in view of planning and policy making. This paper is the first to assess and report on the potential of Retrieval Augmented Generation (RAG) question answers related to household electrical energy measurement aspects leveraging a knowledge-based energy digital twin. Relying on the recently published electricity consumption knowledge graph that actually represents a knowledge-based digital twin, we study the capabilities of ChatGPT, Gemini and Llama in answering electricity related questions. Furthermore, we compare the answers with the ones generated through a RAG techniques that leverages an existing electricity knowledge-based digital twin. Our findings illustrate that the RAG approach not only reduces the incidence of incorrect information typically generated by LLMs but also significantly improves the quality of the output by grounding responses in verifiable data. This paper details our methodology, presents a comparative analysis of responses with and without RAG, and discusses the implications of our findings for future applications of AI in specialized sectors like energy data analysis.
- Abstract（参考訳）: ドメイン固有のデジタルツインは、スマートグリッドの様々なセグメントのデジタルレプリカを表すもので、各セグメントをモデル化、シミュレート、制御することができる。
同時に、知識に基づくデジタルツインとAIが組み合わさって、計画と政策立案の観点から自然言語の相互作用を通じてシステムの側面を理解する力を与えるかもしれない。
本稿では,知識に基づくエネルギーデジタル双生児を活用した家庭用電気エネルギー測定におけるRAG (Retrieval Augmented Generation) 質問応答の可能性を初めて評価し,報告した。
知識に基づくデジタル双生児を実際に表現した,最近公開された電力消費知識グラフに基づいて,ChatGPT,Gemini,Llamaの電気関連質問に対する応答能力について検討した。
さらに,既存の電気知識に基づくディジタルツインを活用したRAG技術を用いて生成されたものとの比較を行った。
以上の結果から,RAG手法はLLMが生成する誤情報の発生を減少させるだけでなく,検証可能なデータに応答することで,出力の質を著しく向上させることがわかった。
本稿では、我々の方法論を詳述し、RAGを用いた応答と非応答の比較分析を行い、エネルギーデータ分析のような専門分野におけるAIの今後の応用について考察する。
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