論文の概要: Knowledge Graph-Driven Retrieval-Augmented Generation: Integrating Deepseek-R1 with Weaviate for Advanced Chatbot Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11108v1
• Date: Sun, 16 Feb 2025 12:52:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:16:08.796235
• Title: Knowledge Graph-Driven Retrieval-Augmented Generation: Integrating Deepseek-R1 with Weaviate for Advanced Chatbot Applications
• Title（参考訳）: 知識グラフ駆動検索強化生成:高度なチャットボットアプリケーションのためのDeepseek-R1とWeaviateの統合
• Authors: Alexandru Lecu, Adrian Groza, Lezan Hawizy,
• Abstract要約: 構造化バイオメディカル知識と大規模言語モデル(LLM)を組み合わせた革新的なフレームワークを提案する。 本システムでは,年齢関連黄斑変性(AMD)に関する医学的要約から因果関係を同定・精査し,詳細な知識グラフを作成する。 ベクトルベース検索と局所展開言語モデルを用いて,臨床証拠を直接参照して,文脈的に関連性があり,検証可能な応答を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.935798913942904
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have significantly advanced the field of natural language generation. However, they frequently generate unverified outputs, which compromises their reliability in critical applications. In this study, we propose an innovative framework that combines structured biomedical knowledge with LLMs through a retrieval-augmented generation technique. Our system develops a thorough knowledge graph by identifying and refining causal relationships and named entities from medical abstracts related to age-related macular degeneration (AMD). Using a vector-based retrieval process and a locally deployed language model, our framework produces responses that are both contextually relevant and verifiable, with direct references to clinical evidence. Experimental results show that this method notably decreases hallucinations, enhances factual precision, and improves the clarity of generated responses, providing a robust solution for advanced biomedical chatbot applications.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語生成の分野を著しく進歩させてきた。 しかし、彼らはしばしば検証されていない出力を生成し、重要なアプリケーションにおける信頼性を損なう。 本研究では,構造化バイオメディカル知識をLCMと組み合わせた検索補助生成手法を提案する。 本システムでは,年齢関連黄斑変性(AMD)に関連する医学的抽象化から因果関係を同定・精査し,詳細な知識グラフを作成する。 ベクトルベース検索と局所展開言語モデルを用いて,臨床証拠を直接参照して,文脈的に関連性があり,検証可能な応答を生成する。 実験結果から, 本手法は幻覚を顕著に低減し, 事実精度を向上し, 生成した応答の明瞭度を向上し, 高度なバイオメディカルチャットボットアプリケーションのための堅牢なソリューションを提供することが示された。

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