論文の概要: A Graph-Based Approach for Conversational AI-Driven Personal Memory Capture and Retrieval in a Real-world Application

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05447v1
• Date: Fri, 06 Dec 2024 22:05:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:58:30.213116
• Title: A Graph-Based Approach for Conversational AI-Driven Personal Memory Capture and Retrieval in a Real-world Application
• Title（参考訳）: リアルタイムアプリケーションにおける会話型AI駆動型パーソナルメモリキャプチャと検索のためのグラフベースアプローチ
• Authors: Savini Kashmira, Jayanaka L. Dantanarayana, Joshua Brodsky, Ashish Mahendra, Yiping Kang, Krisztian Flautner, Lingjia Tang, Jason Mars,
• Abstract要約: TOBUは、AIを応用した会話型アプローチで、個人記憶(これらの瞬間の物語や状況とともに、写真やビデオ)をキャプチャし、取り出す、新しいモバイルアプリケーションである。 最初の試作品では、記憶関係の理解に制限があるため、検索強化生成(RAG)システムのような既存の検索手法が不足していることが示されている。 我々は新しいグラフベースの検索手法であるTOBUGraphを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8704987495086542
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• Abstract: TOBU is a novel mobile application that captures and retrieves `personal memories' (pictures/videos together with stories and context around those moments) in a user-engaging AI-guided conversational approach. Our initial prototype showed that existing retrieval techniques such as retrieval-augmented generation (RAG) systems fall short due to their limitations in understanding memory relationships, causing low recall, hallucination, and unsatisfactory user experience. We design TOBUGraph, a novel graph-based retrieval approach. During capturing, TOBUGraph leverages large language models (LLMs) to automatically create a dynamic knowledge graph of memories, establishing context and relationships of those memories. During retrieval, TOBUGraph combines LLMs with the memory graph to achieve comprehensive recall through graph traversal. Our evaluation using real user data demonstrates that TOBUGraph outperforms multiple RAG implementations in both precision and recall, significantly improving user experience through improved retrieval accuracy and reduced hallucination.
• Abstract（参考訳）: TOBUは、AIを応用した会話型アプローチで「パーソナル・メモリ」をキャプチャし、検索する新しいモバイルアプリケーションである。 最初の試作品では、記憶関係の理解に限界があり、リコール、幻覚、不満足なユーザ体験が生じるため、検索拡張生成(RAG)システムのような既存の検索技術が不足していることが示されている。 我々は新しいグラフベースの検索手法であるTOBUGraphを設計する。 キャプチャ中に、TOBUGraphは大きな言語モデル(LLM)を活用して、記憶の動的な知識グラフを自動的に作成し、それらの記憶のコンテキストと関連性を確立する。 検索中、TOBUGraphはLLMとメモリグラフを組み合わせることで、グラフトラバーサルを通じて包括的なリコールを実現する。 実際のユーザデータを用いた評価では,TOBUGraphは精度とリコールの両方で複数のRAG実装より優れており,検索精度の向上と幻覚の低減によるユーザエクスペリエンスの向上が図られている。

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