論文の概要: A Quick, trustworthy spectral knowledge Q&A system leveraging retrieval-augmented generation on LLM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11557v4
• Date: Fri, 11 Oct 2024 15:13:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 17:22:21.572889
• Title: A Quick, trustworthy spectral knowledge Q&A system leveraging retrieval-augmented generation on LLM
• Title（参考訳）: LLM上での検索強化生成を利用した高速で信頼性の高いスペクトル知識Q&Aシステム
• Authors: Jiheng Liang, Ziru Yu, Zujie Xie, Xiangyang Yu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理(NLP)タスクにおいて、一般領域内で大きな成功を収めている。 本稿では,SDAAP(Spectral Detection and Analysis Based Paper)データセットを紹介する。 また、SDAAPデータセットに基づく自動Q&Aフレームワークを設計し、関連する知識を検索し、高品質な応答を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Large Language Model (LLM) has demonstrated significant success in a range of natural language processing (NLP) tasks within general domain. The emergence of LLM has introduced innovative methodologies across diverse fields, including the natural sciences. Researchers aim to implement automated, concurrent process driven by LLM to supplant conventional manual, repetitive and labor-intensive work. In the domain of spectral analysis and detection, it is imperative for researchers to autonomously acquire pertinent knowledge across various research objects, which encompasses the spectroscopic techniques and the chemometric methods that are employed in experiments and analysis. Paradoxically, despite the recognition of spectroscopic detection as an effective analytical method, the fundamental process of knowledge retrieval remains both time-intensive and repetitive. In response to this challenge, we first introduced the Spectral Detection and Analysis Based Paper(SDAAP) dataset, which is the first open-source textual knowledge dataset for spectral analysis and detection and contains annotated literature data as well as corresponding knowledge instruction data. Subsequently, we also designed an automated Q\&A framework based on the SDAAP dataset, which can retrieve relevant knowledge and generate high-quality responses by extracting entities in the input as retrieval parameters. It is worth noting that: within this framework, LLM is only used as a tool to provide generalizability, while RAG technique is used to accurately capture the source of the knowledge.This approach not only improves the quality of the generated responses, but also ensures the traceability of the knowledge. Experimental results show that our framework generates responses with more reliable expertise compared to the baseline.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理(NLP)タスクにおいて、一般領域内で大きな成功を収めている。 LLMの出現は、自然科学を含む様々な分野に革新的な方法論を導入してきた。 研究者は、従来の手作業、反復作業、労働集約作業に取って代わるために、LLMによって駆動される自動化された並行プロセスを実装することを目指している。 分光分析と検出の分野では、研究者が様々な研究対象にまたがる関連する知識を自律的に取得することが不可欠である。 パラドックス的には、分光検出が効果的な分析方法であると認識されているにもかかわらず、知識検索の基本的なプロセスは時間集約的かつ反復的である。 この課題に対応するために、我々はまず、スペクトル分析と検出のための最初のオープンソースのテキスト知識データセットであるSDAAPデータセット(Spectral Detection and Analysis Based Paper)を導入し、注釈付き文献データと対応する知識指導データを含む。 また、SDAAPデータセットに基づく自動Q\&Aフレームワークを設計し、入力中のエンティティを検索パラメータとして抽出することで、関連する知識を抽出し、高品質な応答を生成する。 このフレームワークでは、LLMは汎用性を提供するツールとしてのみ使用され、RAG技術は知識のソースを正確に把握するために使われ、このアプローチは生成された応答の品質を向上するだけでなく、知識のトレーサビリティも確保する。 実験結果から,本フレームワークはベースラインよりも信頼性の高い応答を生成することがわかった。

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