論文の概要: Improving TCM Question Answering through Tree-Organized Self-Reflective Retrieval with LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09156v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 10:36:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:48:52.976239
• Title: Improving TCM Question Answering through Tree-Organized Self-Reflective Retrieval with LLMs
• Title（参考訳）: LLMを用いた木構造自己回帰検索によるTCM質問応答の改善
• Authors: Chang Liu, Ying Chang, Jianmin Li, Yiqian Qu, Yu Li, Lingyong Cao, Shuyuan Lin,
• Abstract要約: 大言語モデル(LLM)は、知的な質問応答(Q&A)に医療知識を活用できる 本稿では,木構造知識基盤を階層構造で構築する,知識組織の新しいアプローチを紹介する。 推論時に、私たちの自己回帰フレームワークはこの知識ベースから取り出し、章間で情報を統合します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.624761151441803
• License:
• Abstract: Objectives: Large language models (LLMs) can harness medical knowledge for intelligent question answering (Q&A), promising support for auxiliary diagnosis and medical talent cultivation. However, there is a deficiency of highly efficient retrieval-augmented generation (RAG) frameworks within the domain of Traditional Chinese Medicine (TCM). Our purpose is to observe the effect of the Tree-Organized Self-Reflective Retrieval (TOSRR) framework on LLMs in TCM Q&A tasks. Materials and Methods: We introduce the novel approach of knowledge organization, constructing a tree structure knowledge base with hierarchy. At inference time, our self-reflection framework retrieves from this knowledge base, integrating information across chapters. Questions from the TCM Medical Licensing Examination (MLE) and the college Classics Course Exam (CCE) were randomly selected as benchmark datasets. Results: By coupling with GPT-4, the framework can improve the best performance on the TCM MLE benchmark by 19.85% in absolute accuracy, and improve recall accuracy from 27% to 38% on CCE datasets. In manual evaluation, the framework improves a total of 18.52 points across dimensions of safety, consistency, explainability, compliance, and coherence. Conclusion: The TOSRR framework can effectively improve LLM's capability in Q&A tasks of TCM.
• Abstract（参考訳）: 目的: 大規模言語モデル(LLM)は、知的質問応答(Q&A)のための医療知識を活用でき、補助診断と医療人材育成の支援を約束する。 しかし、中国伝統医学(TCM)の領域には、高効率な検索増強世代(RAG)の枠組みが欠如している。 本研究の目的は,TMSQ&AタスクにおけるLLMに対するツリー・オーガナイズド・セルフ・レフレクティブ・レトリーバル(TOSRR)フレームワークの効果を観察することである。 材料と方法: 木構造知識基盤を階層構造で構築し, 知識体系の新たなアプローチを導入する。 推論時に、私たちの自己回帰フレームワークはこの知識ベースから取り出し、章間で情報を統合します。 TCM Medical Licensing Examination (MLE) および College Classics Course Exam (CCE) からの質問は、ランダムにベンチマークデータセットとして選択された。 結果: GPT-4と組み合わせることで、TCM MLEベンチマークの最高のパフォーマンスを19.85%向上させ、CCEデータセットのリコール精度を27%から38%向上させることができる。 手作業による評価では、安全性、一貫性、説明可能性、コンプライアンス、一貫性の面で、合計18.52ポイントの改善がなされている。 結論: TOSRR フレームワークは TCM のQ&A タスクにおいて LLM の能力を効果的に改善することができる。

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