論文の概要: Contrato360 2.0: A Document and Database-Driven Question-Answer System using Large Language Models and Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17942v1
• Date: Mon, 23 Dec 2024 19:54:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-25 15:55:23.937711
• Title: Contrato360 2.0: A Document and Database-Driven Question-Answer System using Large Language Models and Agents
• Title（参考訳）: Contrato360 2.0: 大規模言語モデルとエージェントを用いた文書とデータベースによる質問応答システム
• Authors: Antony Seabra, Claudio Cavalcante, Joao Nepomuceno, Lucas Lago, Nicolaas Ruberg, Sergio Lifschitz,
• Abstract要約: 契約管理プロセスを支援するために設計されたQ&Aアプリケーションを提案する。 データは大きな言語モデル(LLM)によって処理され、正確で関連する回答を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: We present a question-and-answer (Q\&A) application designed to support the contract management process by leveraging combined information from contract documents (PDFs) and data retrieved from contract management systems (database). This data is processed by a large language model (LLM) to provide precise and relevant answers. The accuracy of these responses is further enhanced through the use of Retrieval-Augmented Generation (RAG), text-to-SQL techniques, and agents that dynamically orchestrate the workflow. These techniques eliminate the need to retrain the language model. Additionally, we employed Prompt Engineering to fine-tune the focus of responses. Our findings demonstrate that this multi-agent orchestration and combination of techniques significantly improve the relevance and accuracy of the answers, offering a promising direction for future information systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,契約書(PDF)と契約管理システム(データベース)から取得したデータを組み合わせて,契約管理プロセスを支援するためのQ&Aアプリケーションを提案する。 このデータは大きな言語モデル(LLM)によって処理され、正確で関連する回答を提供する。 これらのレスポンスの精度は、Retrieval-Augmented Generation (RAG)、text-to-SQLテクニック、ワークフローを動的にオーケストレーションするエージェントによってさらに向上する。 これらのテクニックは、言語モデルを再トレーニングする必要をなくします。 さらに、反応の焦点を微調整するためにPrompt Engineeringを採用しました。 この多エージェントオーケストレーションと技術の組み合わせにより,回答の妥当性と精度が向上し,将来的な情報システムに期待できる方向性が示された。

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