論文の概要: Augmenting Compliance-Guaranteed Customer Service Chatbots: Context-Aware Knowledge Expansion with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12444v3
• Date: Fri, 10 Oct 2025 06:59:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 04:53:46.691612
• Title: Augmenting Compliance-Guaranteed Customer Service Chatbots: Context-Aware Knowledge Expansion with Large Language Models
• Title（参考訳）: コンプライアンス保証された顧客サービスチャットボットの拡張: 大規模言語モデルによるコンテキスト認識の知識拡張
• Authors: Mengze Hong, Chen Jason Zhang, Di Jiang, Yuanqin He,
• Abstract要約: 検索ベースのチャットボットは、人間の検証されたQ&A知識を利用して、正確で検証可能な応答を提供する。 多様な顧客からの問い合わせを効果的に処理するために、セマンティックな意味を保持する「類似の質問」で知識ベースを増強することはコスト効率のよい戦略である。 本研究は,文脈認識型アプローチにより,包括的意味探索とソース・問合せ・問合せ関係の整合性を高めることを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.934175064411845
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Retrieval-based chatbots leverage human-verified Q\&A knowledge to deliver accurate, verifiable responses, making them ideal for customer-centric applications where compliance with regulatory and operational standards is critical. To effectively handle diverse customer inquiries, augmenting the knowledge base with "similar questions" that retain semantic meaning while incorporating varied expressions is a cost-effective strategy. In this paper, we introduce the Similar Question Generation (SQG) task for LLM training and inference, proposing context-aware approaches to enable comprehensive semantic exploration and enhanced alignment with source question-answer relationships. We formulate optimization techniques for constructing in-context prompts and selecting an optimal subset of similar questions to expand chatbot knowledge under budget constraints. Both quantitative and human evaluations validate the effectiveness of these methods, achieving a 92% user satisfaction rate in a deployed chatbot system, reflecting an 18% improvement over the unaugmented baseline. These findings highlight the practical benefits of SQG and emphasize the potential of LLMs, not as direct chatbot interfaces, but in supporting non-generative systems for hallucination-free, compliance-guaranteed applications.
• Abstract（参考訳）: 検索ベースのチャットボットは、人間の検証済みのQ&A知識を活用して、正確で検証可能な応答を提供する。 多様な顧客からの問い合わせを効果的に処理するためには、多様な表現を取り入れつつ意味を保った「類似の質問」で知識ベースを増強することがコスト効率のよい戦略である。 本稿では,LLM学習と推論のための類似質問生成(SQG)タスクを提案する。 本研究では,テキスト内プロンプトの構築と類似した質問の最適サブセットの選択のための最適化手法を定式化し,チャットボットの知識を予算制約下で拡張する。 定量的評価と人的評価の両方が、これらの手法の有効性を検証し、デプロイされたチャットボットシステムにおいて、92%のユーザ満足度を実現し、拡張されていないベースラインよりも18%改善したことを反映している。 これらの知見は、SQGの実用的メリットを強調し、直接チャットボットインタフェースではなく、幻覚のないコンプライアンス保証アプリケーションのための非生成システムをサポートすることの重要性を強調している。

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