論文の概要: CAPRAG: A Large Language Model Solution for Customer Service and Automatic Reporting using Vector and Graph Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13993v1
• Date: Thu, 23 Jan 2025 10:38:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-27 14:58:39.147508
• Title: CAPRAG: A Large Language Model Solution for Customer Service and Automatic Reporting using Vector and Graph Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: CAPRAG: 顧客サービスと自動レポートのための大規模言語モデルソリューション
• Authors: Hamza Landolsi, Kais Letaief, Nizar Taghouti, Ines Abdeljaoued-Tej,
• Abstract要約: 私たちは、顧客に対して銀行サービスに関する関連情報と年次レポートからの洞察を提供するように設計されたAIエージェントを開始した。 我々は、関係に基づくクエリと文脈的クエリの両方に効果的に対応するハイブリッドな顧客分析パイプライン検索生成(CAPRAG)を提案する。 国際銀行向けに設計された私たちの革新的なサービスは、ますます複雑なデジタル環境の中で銀行の顧客に役立ちます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.118478900782898
• License:
• Abstract: The introduction of new features and services in the banking sector often overwhelms customers, creating an opportunity for banks to enhance user experience through financial chatbots powered by large language models (LLMs). We initiated an AI agent designed to provide customers with relevant information about banking services and insights from annual reports. We proposed a hybrid Customer Analysis Pipeline Retrieval-Augmented Generation (CAPRAG) that effectively addresses both relationship-based and contextual queries, thereby improving customer engagement in the digital banking landscape. To implement this, we developed a processing pipeline to refine text data, which we utilized in two main frameworks: Vector RAG and Graph RAG. This dual approach enables us to populate both vector and graph databases with processed data for efficient retrieval. The Cypher query component is employed to effectively query the graph database. When a user submits a query, it is first expanded by a query expansion module before being routed to construct a final query from the hybrid Knowledge Base (KB). This final query is then sent to an open-source LLM for response generation. Overall, our innovative, designed to international banks, serves bank's customers in an increasingly complex digital environment, enhancing clarity and accessibility of information.
• Abstract（参考訳）: 銀行部門における新機能やサービスの導入は、しばしば顧客を圧倒し、大きな言語モデル(LLM)を利用した金融チャットボットを通じて、銀行がユーザーエクスペリエンスを向上させる機会を生み出します。 私たちは、顧客に対して銀行サービスに関する関連情報と年次レポートからの洞察を提供するように設計されたAIエージェントを開始した。 我々は、関係ベースのクエリとコンテキストベースのクエリの両方に効果的に対応するハイブリッドな顧客分析パイプライン検索生成(CAPRAG)を提案し、デジタルバンキングのランドスケープにおける顧客エンゲージメントを改善した。 これを実現するために、テキストデータを洗練するための処理パイプラインを開発し、Vector RAGとGraph RAGの2つの主要なフレームワークで利用した。 この2つのアプローチにより、ベクトルデータベースとグラフデータベースの両方にデータ処理を施し、効率的な検索を行うことができる。 Cypherクエリコンポーネントは、グラフデータベースを効率的にクエリするために使用される。 ユーザがクエリを提出すると、クエリ拡張モジュールによって最初に拡張され、その後ルーティングされ、ハイブリッド知識ベース(KB)から最終的なクエリを構築する。 この最後のクエリは、レスポンス生成のためにオープンソースのLLMに送信される。 国際銀行向けに設計された我々の革新的手法は、銀行の顧客をますます複雑なデジタル環境で提供し、情報の明瞭さとアクセシビリティを高める。

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