論文の概要: PaperHelper: Knowledge-Based LLM QA Paper Reading Assistant

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14271v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 05:18:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:28:15.476525
• Title: PaperHelper: Knowledge-Based LLM QA Paper Reading Assistant
• Title（参考訳）: PaperHelper: LLM QA論文読解アシスタント
• Authors: Congrui Yin, Evan Wei, Zhongxing Zhang, Zaifu Zhan,
• Abstract要約: PaperHelperは、科学的文献を効率的に閲覧し理解する研究者の能力を高めるために設計された強力なツールである。 RAFTやRAG Fusionのような先進技術の実装は、文献レビュープロセスの性能、正確性、信頼性を大幅に向上させる。 PaperHelperは60.04のF1スコアを実現し、レイテンシは5.8秒で、F1スコアでは基本RAGモデルよりも7%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: In the paper, we introduce a paper reading assistant, PaperHelper, a potent tool designed to enhance the capabilities of researchers in efficiently browsing and understanding scientific literature. Utilizing the Retrieval-Augmented Generation (RAG) framework, PaperHelper effectively minimizes hallucinations commonly encountered in large language models (LLMs), optimizing the extraction of accurate, high-quality knowledge. The implementation of advanced technologies such as RAFT and RAG Fusion significantly boosts the performance, accuracy, and reliability of the LLMs-based literature review process. Additionally, PaperHelper features a user-friendly interface that facilitates the batch downloading of documents and uses the Mermaid format to illustrate structural relationships between documents. Experimental results demonstrate that PaperHelper, based on a fine-tuned GPT-4 API, achieves an F1 Score of 60.04, with a latency of only 5.8 seconds, outperforming the basic RAG model by 7\% in F1 Score.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,論文読解支援システムPaperHelperについて紹介する。 Retrieval-Augmented Generation (RAG) フレームワークを利用することで、PaperHelperは大規模言語モデル(LLM)でよく見られる幻覚を効果的に最小化し、正確で高品質な知識の抽出を最適化する。 RAFTやRAG Fusionのような先進技術の実装は、LLMの文献レビュープロセスの性能、正確性、信頼性を大幅に向上させる。 さらにPaperHelperは、ドキュメントのバッチダウンロードを容易にするユーザフレンドリなインターフェースを備えており、Mermaidフォーマットを使用してドキュメント間の構造的関係を記述する。 実験の結果、微調整のGPT-4 APIをベースとしたPaperHelperは、F1スコアを60.04で達成し、レイテンシはわずか5.8秒で、基本RAGモデルより7倍高い。

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