論文の概要: Knowledge Graph Enhanced Retrieval-Augmented Generation for Failure Mode and Effects Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18114v2
• Date: Mon, 08 Jul 2024 12:02:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 21:11:30.636039
• Title: Knowledge Graph Enhanced Retrieval-Augmented Generation for Failure Mode and Effects Analysis
• Title（参考訳）: 故障モードのための知識グラフ強化検索生成と効果解析
• Authors: Lukas Bahr, Christoph Wehner, Judith Wewerka, José Bittencourt, Ute Schmid, Rüdiger Daub,
• Abstract要約: フェールモードとエフェクト分析(FMEA)は、潜在的な障害を緩和するための重要なツールである。 大規模言語モデル(LLM)は、FMEAコンテキスト内での推論のためにカスタムデータセットを微調整するための新しい見通しを提供する。 Retrieval-augmented Generation (RAG) アプローチはこのギャップを埋めることを目指している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8849131083278732
• License:
• Abstract: Failure mode and effects analysis (FMEA) is a critical tool for mitigating potential failures, particular during ramp-up phases of new products. However, its effectiveness is often limited by the missing reasoning capabilities of the FMEA tools, which are usually tabular structured. Meanwhile, large language models (LLMs) offer novel prospects for fine-tuning on custom datasets for reasoning within FMEA contexts. However, LLMs face challenges in tasks that require factual knowledge, a gap that retrieval-augmented generation (RAG) approaches aim to fill. RAG retrieves information from a non-parametric data store and uses a language model to generate responses. Building on this idea, we propose to advance the non-parametric data store with a knowledge graph (KG). By enhancing the RAG framework with a KG, our objective is to leverage analytical and semantic question-answering capabilities on FMEA data. This paper contributes by presenting a new ontology for FMEA observations, an algorithm for creating vector embeddings from the FMEA KG, and a KG enhanced RAG framework. Our approach is validated through a human study and we measure the performance of the context retrieval recall and precision.
• Abstract（参考訳）: フェールモードとエフェクト分析(FMEA)は、特に新製品の上昇段階において、潜在的な失敗を緩和するための重要なツールである。 しかしながら、その有効性は、通常表構造であるFMEAツールの欠落した推論能力によって制限されることが多い。 一方、大規模言語モデル(LLM)はFMEAコンテキスト内での推論のためにカスタムデータセットを微調整するための新しい見通しを提供する。 しかし、LLMは、検索強化世代(RAG)が目指すギャップである事実知識を必要とするタスクにおいて、課題に直面している。 RAGは、非パラメトリックデータストアから情報を取得し、言語モデルを使用して応答を生成する。 この考え方に基づいて,知識グラフ(KG)を用いた非パラメトリックデータストアの推進を提案する。 KGによるRAGフレームワークの強化により、FMEAデータにおける分析的および意味的質問応答能力を活用することが目的である。 本稿では,FMEA観測のための新しいオントロジー,FMEA KGからベクトル埋め込みを生成するアルゴリズム,KG拡張RAGフレームワークを提案する。 提案手法は人間による研究を通じて検証され,文脈検索の再現と精度の測定を行う。

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