論文の概要: SouLLMate: An Application Enhancing Diverse Mental Health Support with Adaptive LLMs, Prompt Engineering, and RAG Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16322v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 22:04:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:30:04.795920
• Title: SouLLMate: An Application Enhancing Diverse Mental Health Support with Adaptive LLMs, Prompt Engineering, and RAG Techniques
• Title（参考訳）: SouLLMate: 適応型LLM, プロンプトエンジニアリング, RAG技術によるメンタルヘルスの多面的サポートを実現するアプリケーション
• Authors: Qiming Guo, Jinwen Tang, Wenbo Sun, Haoteng Tang, Yi Shang, Wenlu Wang,
• Abstract要約: メンタルヘルスの問題は個人の日常生活に大きな影響を及ぼすが、多くの人は利用可能なオンラインリソースでも必要な支援を受けていない。 この研究は、最先端のAI技術を通じて、多様な、アクセス可能な、スティグマのない、パーソナライズされた、リアルタイムのメンタルヘルスサポートを提供することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.146311285410631
• License:
• Abstract: Mental health issues significantly impact individuals' daily lives, yet many do not receive the help they need even with available online resources. This study aims to provide diverse, accessible, stigma-free, personalized, and real-time mental health support through cutting-edge AI technologies. It makes the following contributions: (1) Conducting an extensive survey of recent mental health support methods to identify prevalent functionalities and unmet needs. (2) Introducing SouLLMate, an adaptive LLM-driven system that integrates LLM technologies, Chain, Retrieval-Augmented Generation (RAG), prompt engineering, and domain knowledge. This system offers advanced features such as Risk Detection and Proactive Guidance Dialogue, and utilizes RAG for personalized profile uploads and Conversational Information Extraction. (3) Developing novel evaluation approaches for preliminary assessments and risk detection via professionally annotated interview data and real-life suicide tendency data. (4) Proposing the Key Indicator Summarization (KIS), Proactive Questioning Strategy (PQS), and Stacked Multi-Model Reasoning (SMMR) methods to enhance model performance and usability through context-sensitive response adjustments, semantic coherence evaluations, and enhanced accuracy of long-context reasoning in language models. This study contributes to advancing mental health support technologies, potentially improving the accessibility and effectiveness of mental health care globally.
• Abstract（参考訳）: メンタルヘルスの問題は個人の日常生活に大きな影響を及ぼすが、多くの人は利用可能なオンラインリソースでも必要な支援を受けていない。 この研究は、最先端のAI技術を通じて、多様な、アクセス可能な、スティグマのない、パーソナライズされた、リアルタイムのメンタルヘルスサポートを提供することを目的としている。 1)近年のメンタルヘルス支援手法を広範囲に調査し,その機能やニーズを把握している。 2) SuLLMateは, LLM技術, チェーン, 検索型拡張生成(RAG), 迅速な工学, ドメイン知識を統合した適応型LLM駆動システムである。 本システムは,リスク検出やプロアクティブガイダンス対話などの高度な機能を提供し,個人化プロファイルのアップロードや会話情報抽出にRAGを利用する。 (3)事前評価とリスク検出のための新たな評価手法の開発 : 専門家による面接データと実生活自殺傾向データを用いて (4)キーインジケータ要約(KIS),PQS(Proactive Questioning Strategy),SMMR(Stacked Multi-Model Reasoning)手法を提案する。 本研究は、メンタルヘルス支援技術の進歩に寄与し、世界中のメンタルヘルスのアクセシビリティと有効性を向上させる可能性がある。

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