論文の概要: Development and Evaluation of a Retrieval-Augmented Generation Tool for Creating SAPPhIRE Models of Artificial Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19493v2
- Date: Sun, 27 Oct 2024 11:28:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-29 12:18:33.512919
- Title: Development and Evaluation of a Retrieval-Augmented Generation Tool for Creating SAPPhIRE Models of Artificial Systems
- Title(参考訳): 人工システムのSAPPhIREモデル作成のための検索補助生成ツールの開発と評価
- Authors: Anubhab Majumder, Kausik Bhattacharya, Amaresh Chakrabarti,
- Abstract要約: 本研究では,Large Language Models (LLM) をシステム構造記述に活用する方法を検討する。
本稿では,人工システムのSAPPhIRE構造に関連する情報を生成するための新しい検索拡張生成(RAG)ツールを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: Representing systems using the SAPPhIRE causality model is found useful in supporting design-by-analogy. However, creating a SAPPhIRE model of artificial or biological systems is an effort-intensive process that requires human experts to source technical knowledge from multiple technical documents regarding how the system works. This research investigates how to leverage Large Language Models (LLMs) in creating structured descriptions of systems using the SAPPhIRE model of causality. This paper, the second part of the two-part research, presents a new Retrieval-Augmented Generation (RAG) tool for generating information related to SAPPhIRE constructs of artificial systems and reports the results from a preliminary evaluation of the tool's success - focusing on the factual accuracy and reliability of outcomes.
- Abstract(参考訳): SAPPhIRE因果関係モデルを用いたシステム表現は,設計・分析支援に有用である。
しかしながら、人工または生物学的システムのSAPPhIREモデルを作成することは、人間の専門家がシステムがどのように機能するかに関する複数の技術資料から技術知識を抽出する必要がある努力集約的なプロセスである。
本研究では,因果関係のSAPPhIREモデルを用いて,大規模言語モデル(LLM)を用いてシステムの構造記述を作成する方法について検討する。
本稿では,2部研究の第2部として,人工システムのSAPPhIRE構造に関する情報を生成するための検索・拡張生成(RAG)ツールを提案する。
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