論文の概要: Hallucination Mitigation using Agentic AI Natural Language-Based Frameworks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13946v1
• Date: Sun, 19 Jan 2025 11:19:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-02 08:21:51.039202
• Title: Hallucination Mitigation using Agentic AI Natural Language-Based Frameworks
• Title（参考訳）: エージェント型AI自然言語ベースフレームワークによる幻覚軽減
• Authors: Diego Gosmar, Deborah A. Dahl,
• Abstract要約: 現在のジェネレーティブAIモデルにおいて、幻覚は依然として重要な課題である。 本研究では,複数の人工知能エージェントを編成することで幻覚を緩和する方法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Hallucinations remain a significant challenge in current Generative AI models, undermining trust in AI systems and their reliability. This study investigates how orchestrating multiple specialized Artificial Intelligent Agents can help mitigate such hallucinations, with a focus on systems leveraging Natural Language Processing (NLP) to facilitate seamless agent interactions. To achieve this, we design a pipeline that introduces over three hundred prompts, purposefully crafted to induce hallucinations, into a front-end agent. The outputs are then systematically reviewed and refined by second- and third-level agents, each employing distinct large language models and tailored strategies to detect unverified claims, incorporate explicit disclaimers, and clarify speculative content. Additionally, we introduce a set of novel Key Performance Indicators (KPIs) specifically designed to evaluate hallucination score levels. A dedicated fourth-level AI agent is employed to evaluate these KPIs, providing detailed assessments and ensuring accurate quantification of shifts in hallucination-related behaviors. A core component of this investigation is the use of the OVON (Open Voice Network) framework, which relies on universal NLP-based interfaces to transfer contextual information among agents. Through structured JSON messages, each agent communicates its assessment of the hallucination likelihood and the reasons underlying questionable content, thereby enabling the subsequent stage to refine the text without losing context. The results demonstrate that employing multiple specialized agents capable of interoperating with each other through NLP-based agentic frameworks can yield promising outcomes in hallucination mitigation, ultimately bolstering trust within the AI community.
• Abstract（参考訳）: 幻覚は、現在のジェネレーティブAIモデルにおいて重要な課題であり、AIシステムとその信頼性に対する信頼を損なう。 本研究では,自然言語処理(NLP)を利用したエージェントのシームレスな相互作用を容易にするシステムに着目し,複数の専門的な人工知能エージェントのオーケストレーションによって幻覚を緩和する方法について検討する。 これを実現するために,幻覚を誘発する300以上のプロンプトをフロントエンドエージェントに導入するパイプラインを設計する。 その後、アウトプットは第2および第3レベルのエージェントによって体系的にレビューされ、洗練され、それぞれ異なる大きな言語モデルと、未検証のクレームを検出し、明示的なディファイラを取り入れ、投機的内容を明確にするために調整された戦略が採用される。 さらに,幻覚スコアの評価に特化して設計された新しいキーパフォーマンス指標(KPI)について紹介する。 専用の4段階AIエージェントを使用して、これらのKPIを評価し、詳細な評価を提供し、幻覚関連行動におけるシフトの正確な定量化を保証する。 この調査の核となるコンポーネントは、エージェント間でコンテキスト情報を伝達する汎用NLPインタフェースであるOVON(Open Voice Network)フレームワークの利用である。 構造化されたJSONメッセージを通じて、各エージェントは幻覚の可能性を評価し、疑問のあるコンテンツの基礎となる理由を伝える。 その結果、NLPベースのエージェントフレームワークを介して相互に連携可能な複数の特殊エージェントを利用することで、幻覚の緩和において有望な結果が得られ、最終的にはAIコミュニティ内の信頼が促進されることが示された。

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