論文の概要: WASHtsApp -- A RAG-powered WhatsApp Chatbot for supporting rural African clean water access, sanitation and hygiene
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02850v1
- Date: Tue, 05 Nov 2024 06:44:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-06 15:01:45.064301
- Title: WASHtsApp -- A RAG-powered WhatsApp Chatbot for supporting rural African clean water access, sanitation and hygiene
- Title（参考訳）: WASHtsApp -- RAGで動くWhatsAppチャットボット
- Authors: Simon Kloker, Alex Cedric Luyima, Matthew Bazanya,
- Abstract要約: 本稿では、クリーンウォーターアクセス、衛生、衛生(WASH)の原則に基づいて、農村アフリカのコミュニティを教育するためのWhatsAppベースのボットであるWASHtsAppを紹介する。
本論文は,デザインサイエンス研究方法論を用いた開発プロセスについて詳述する。
ローカル言語やユーザデータ分析を対象とする介入に組み込むなど、さらなる開発の可能性について議論する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: This paper introduces WASHtsApp, a WhatsApp-based chatbot designed to educate rural African communities on clean water access, sanitation, and hygiene (WASH) principles. WASHtsApp leverages a Retrieval-Augmented Generation (RAG) approach to address the limitations of previous approaches with limited reach or missing contextualization. The paper details the development process, employing Design Science Research Methodology. The evaluation consisted of two phases: content validation by four WASH experts and community validation by potential users. Content validation confirmed WASHtsApp's ability to provide accurate and relevant WASH-related information. Community validation indicated high user acceptance and perceived usefulness of the chatbot. The paper concludes by discussing the potential for further development, including incorporating local languages and user data analysis for targeted interventions. It also proposes future research cycles focused on wider deployment and leveraging user data for educational purposes.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,WhatsAppベースのチャットボットであるWASHtsAppを紹介した。
WASHtsAppは、Retrieval-Augmented Generation (RAG)アプローチを利用して、制限されたリーチやコンテキスト化の欠如による以前のアプローチの制限に対処する。
本論文は,デザインサイエンス研究方法論を用いた開発プロセスについて詳述する。
評価は,4人のWASH専門家によるコンテンツ検証と,潜在的ユーザによるコミュニティ検証の2段階で構成された。
コンテンツ検証はWASHtsAppの正確で関連するWASH関連情報を提供する能力を確認した。
コミュニティ検証では、チャットボットのユーザ受け入れと有用性が高いことが示された。
本稿は、ローカル言語の導入やユーザデータ分析など、さらなる開発の可能性について論じる。
また、より広範な展開と教育目的のためにユーザーデータを活用することに焦点を当てた将来の研究サイクルを提案する。
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