論文の概要: CaseGPT: a case reasoning framework based on language models and retrieval-augmented generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07913v1
• Date: Thu, 4 Jul 2024 06:26:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 13:48:17.489282
• Title: CaseGPT: a case reasoning framework based on language models and retrieval-augmented generation
• Title（参考訳）: CaseGPT:言語モデルと検索拡張生成に基づく事例推論フレームワーク
• Authors: Rui Yang,
• Abstract要約: CaseGPTは、Large Language Models(LLM)とRetrieval-Augmented Generation(RAG)を組み合わせた革新的なアプローチである。 CaseGPTは、関連するケースデータを取得するだけでなく、既存のケースデータから識別されるパターンに基づいて、洞察に富んだ提案やレコメンデーションを生成する。 この機能は、医学診断、法的な前例研究、ケースストラテジーの定式化といったタスクに特に有用である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.0872107712918195
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents CaseGPT, an innovative approach that combines Large Language Models (LLMs) and Retrieval-Augmented Generation (RAG) technology to enhance case-based reasoning in the healthcare and legal sectors. The system addresses the challenges of traditional database queries by enabling fuzzy searches based on imprecise descriptions, thereby improving data searchability and usability. CaseGPT not only retrieves relevant case data but also generates insightful suggestions and recommendations based on patterns discerned from existing case data. This functionality proves especially valuable for tasks such as medical diagnostics, legal precedent research, and case strategy formulation. The paper includes an in-depth discussion of the system's methodology, its performance in both medical and legal domains, and its potential for future applications. Our experiments demonstrate that CaseGPT significantly outperforms traditional keyword-based and simple LLM-based systems in terms of precision, recall, and efficiency.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Large Language Models (LLMs) とRetrieval-Augmented Generation (RAG) 技術を組み合わせて,医療・法分野におけるケースベース推論を強化する革新的なアプローチであるCaseGPTを提案する。 本システムは,不正確な記述に基づくファジィ検索を可能にすることにより,従来のデータベースクエリの課題に対処し,データ検索性とユーザビリティを向上させる。 CaseGPTは、関連するケースデータを取得するだけでなく、既存のケースデータから識別されるパターンに基づいて、洞察に富んだ提案やレコメンデーションを生成する。 この機能は、医学診断、法的な前例研究、ケースストラテジーの定式化といったタスクに特に有用である。 本論文は,システム方法論の詳細な議論,医療分野と法律分野におけるパフォーマンス,将来的な応用の可能性について述べる。 実験の結果,CaseGPT は従来のキーワードベースおよび単純な LLM ベースのシステムよりも精度,リコール,効率の点で優れていた。

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