論文の概要: URAG: Implementing a Unified Hybrid RAG for Precise Answers in University Admission Chatbots -- A Case Study at HCMUT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16276v1
• Date: Mon, 27 Jan 2025 18:10:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:57:03.166888
• Title: URAG: Implementing a Unified Hybrid RAG for Precise Answers in University Admission Chatbots -- A Case Study at HCMUT
• Title（参考訳）: URAG:大学受注チャットボットにおける精密回答のための統一ハイブリッドRAGの実装--HCMUTを事例として
• Authors: Long Nguyen, Tho Quan,
• Abstract要約: 我々は、応答の精度を大幅に改善するハイブリッドアプローチであるUnified RAG Frameworkを導入する。 実験の結果,URAGは社内の軽量モデルを強化し,最先端の商用モデルと相容れない性能を実現していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9208007322096533
• License:
• Abstract: With the rapid advancement of Artificial Intelligence, particularly in Natural Language Processing, Large Language Models (LLMs) have become pivotal in educational question-answering systems, especially university admission chatbots. Concepts such as Retrieval-Augmented Generation (RAG) and other advanced techniques have been developed to enhance these systems by integrating specific university data, enabling LLMs to provide informed responses on admissions and academic counseling. However, these enhanced RAG techniques often involve high operational costs and require the training of complex, specialized modules, which poses challenges for practical deployment. Additionally, in the educational context, it is crucial to provide accurate answers to prevent misinformation, a task that LLM-based systems find challenging without appropriate strategies and methods. In this paper, we introduce the Unified RAG (URAG) Framework, a hybrid approach that significantly improves the accuracy of responses, particularly for critical queries. Experimental results demonstrate that URAG enhances our in-house, lightweight model to perform comparably to state-of-the-art commercial models. Moreover, to validate its practical applicability, we conducted a case study at our educational institution, which received positive feedback and acclaim. This study not only proves the effectiveness of URAG but also highlights its feasibility for real-world implementation in educational settings.
• Abstract（参考訳）: 人工知能の急速な進歩、特に自然言語処理において、Large Language Models (LLMs) は、教育的質問応答システム、特に大学入試チャットボットにおいて重要な役割を担っている。 Retrieval-Augmented Generation (RAG) などの概念は、特定の大学データを統合することでこれらのシステムを強化するために開発された。 しかしながら、これらの強化されたRAG技術は、しばしば高い運用コストを伴い、複雑な特殊なモジュールの訓練を必要とする。 さらに,LLMベースのシステムでは適切な戦略や手法を使わずに困難な課題となる誤報を防止するためには,正確な回答を提供することが重要である。 本稿では、応答の精度を大幅に向上させるハイブリッドアプローチである統一RAG(URAG)フレームワークについて紹介する。 実験の結果,URAGは社内の軽量モデルを強化し,最先端の商用モデルと相容れない性能を実現していることがわかった。 また,実践的適用性を検証するために,教育機関でケーススタディを実施し,肯定的なフィードバックと評価を得た。 本研究は、URAGの有効性を実証するだけでなく、教育環境における現実的な実装の可能性も強調する。

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