論文の概要: Towards Efficient Educational Chatbots: Benchmarking RAG Frameworks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.00781v1
• Date: Sun, 02 Mar 2025 08:11:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:21:04.454444
• Title: Towards Efficient Educational Chatbots: Benchmarking RAG Frameworks
• Title（参考訳）: 効果的な教育チャットボットを目指して:RAGフレームワークのベンチマーク
• Authors: Umar Ali Khan, Ekram Khan, Fiza Khan, Athar Ali Moinuddin,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、大量の文献に基づく情報を収集することで、教育において非常に有益であることが証明されている。 本稿では,LLMを活用してGATEソリューションを説明し,学生の試験準備を支援するAIを活用した質問応答フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.362412515574206
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have proven immensely beneficial in education by capturing vast amounts of literature-based information, allowing them to generate context without relying on external sources. In this paper, we propose a generative AI-powered GATE question-answering framework (GATE stands for Graduate Aptitude Test in Engineering) that leverages LLMs to explain GATE solutions and support students in their exam preparation. We conducted extensive benchmarking to select the optimal embedding model and LLM, evaluating our framework based on criteria such as latency, faithfulness, and relevance, with additional validation through human evaluation. Our chatbot integrates state-of-the-art embedding models and LLMs to deliver accurate, context-aware responses. Through rigorous experimentation, we identified configurations that balance performance and computational efficiency, ensuring a reliable chatbot to serve students' needs. Additionally, we discuss the challenges faced in data processing and modeling and implemented solutions. Our work explores the application of Retrieval-Augmented Generation (RAG) for GATE Q/A explanation tasks, and our findings demonstrate significant improvements in retrieval accuracy and response quality. This research offers practical insights for developing effective AI-driven educational tools while highlighting areas for future enhancement in usability and scalability.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、膨大な量の文献ベースの情報を収集し、外部ソースに頼ることなくコンテキストを生成することによって、教育において非常に有益であることが証明されている。 本稿では、LLMを利用してGATEソリューションを説明し、試験準備で学生を支援する、生成型AIを活用したGATE質問応答フレームワーク(GATEは工学における研究適性テストの略)を提案する。 我々は,最適な埋め込みモデルとLCMを選択するための広範囲なベンチマークを行い,待ち時間,忠実度,妥当性などの基準に基づいてフレームワークの評価を行い,人的評価による検証を行った。 我々のチャットボットは、最先端の埋め込みモデルとLCMを統合し、正確なコンテキスト対応の応答を提供する。 厳密な実験を通じて、性能と計算効率のバランスをとる構成を特定し、信頼性の高いチャットボットが学生のニーズを満たすことを保証した。 さらに、データ処理とモデリングと実装ソリューションにおける課題についても論じる。 本研究は, GATE Q/A 説明課題に対する検索・拡張生成(RAG)の適用について検討し, 検索精度と応答品質の大幅な向上を実証した。 この研究は、効果的なAI駆動型教育ツールを開発するための実践的な洞察を提供するとともに、今後のユーザビリティとスケーラビリティの向上の領域を強調している。

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