論文の概要: RAG-Optimized Tibetan Tourism LLMs: Enhancing Accuracy and Personalization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12003v1
- Date: Wed, 21 Aug 2024 21:34:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-23 17:44:43.105765
- Title: RAG-Optimized Tibetan Tourism LLMs: Enhancing Accuracy and Personalization
- Title(参考訳): RAG最適化チベット観光LLMの精度向上とパーソナライゼーション
- Authors: Jinhu Qi, Shuai Yan, Yibo Zhang, Wentao Zhang, Rong Jin, Yuwei Hu, Ke Wang,
- Abstract要約: 既存の大規模言語モデル(LLM)は、パーソナライズされたレコメンデーション機能と、時に幻覚を引き起こす可能性のあるコンテンツの生成において、課題に直面している。
本研究では,検索強化世代(RAG)技術に基づくチベット観光LLMの最適化手法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 30.193180894907663
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the development of the modern social economy, tourism has become an important way to meet people's spiritual needs, bringing development opportunities to the tourism industry. However, existing large language models (LLMs) face challenges in personalized recommendation capabilities and the generation of content that can sometimes produce hallucinations. This study proposes an optimization scheme for Tibet tourism LLMs based on retrieval-augmented generation (RAG) technology. By constructing a database of tourist viewpoints and processing the data using vectorization techniques, we have significantly improved retrieval accuracy. The application of RAG technology effectively addresses the hallucination problem in content generation. The optimized model shows significant improvements in fluency, accuracy, and relevance of content generation. This research demonstrates the potential of RAG technology in the standardization of cultural tourism information and data analysis, providing theoretical and technical support for the development of intelligent cultural tourism service systems.
- Abstract(参考訳): 近代社会経済の発展に伴い、観光は人々の精神的なニーズを満たす重要な手段となり、観光産業に発展の機会をもたらした。
しかし、既存の大規模言語モデル(LLM)は、パーソナライズされたレコメンデーション機能と、時に幻覚を引き起こす可能性のあるコンテンツの生成において、課題に直面している。
本研究では,検索強化世代(RAG)技術に基づくチベット観光LLMの最適化手法を提案する。
観光名所のデータベースを構築し,ベクトル化手法を用いてデータを処理することにより,検索精度を大幅に向上させた。
RAG技術の応用は、コンテンツ生成における幻覚問題に効果的に対処する。
最適化されたモデルは、コンテンツ生成の流速、正確性、および関連性を著しく改善している。
本研究は、文化観光情報の標準化とデータ分析におけるRAG技術の可能性を示し、インテリジェントな文化観光サービスシステムの開発に理論的、技術的支援を提供する。
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