論文の概要: Enhancing Large Language Models (LLMs) for Telecommunications using Knowledge Graphs and Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.24245v1
• Date: Mon, 31 Mar 2025 15:58:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 14:36:33.474127
• Title: Enhancing Large Language Models (LLMs) for Telecommunications using Knowledge Graphs and Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: 知識グラフと検索拡張生成を用いた通信用大規模言語モデル(LLM)の強化
• Authors: Dun Yuan, Hao Zhou, Di Wu, Xue Liu, Hao Chen, Yan Xin, Jianzhong, Zhang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、汎用自然言語処理タスクにおいて大きな進歩を遂げている。 本稿では,知識グラフ(KG)と検索拡張生成(RAG)技術を組み合わせた新しい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）: 52.8352968531863
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have made significant progress in general-purpose natural language processing tasks. However, LLMs are still facing challenges when applied to domain-specific areas like telecommunications, which demands specialized expertise and adaptability to evolving standards. This paper presents a novel framework that combines knowledge graph (KG) and retrieval-augmented generation (RAG) techniques to enhance LLM performance in the telecom domain. The framework leverages a KG to capture structured, domain-specific information about network protocols, standards, and other telecom-related entities, comprehensively representing their relationships. By integrating KG with RAG, LLMs can dynamically access and utilize the most relevant and up-to-date knowledge during response generation. This hybrid approach bridges the gap between structured knowledge representation and the generative capabilities of LLMs, significantly enhancing accuracy, adaptability, and domain-specific comprehension. Our results demonstrate the effectiveness of the KG-RAG framework in addressing complex technical queries with precision. The proposed KG-RAG model attained an accuracy of 88% for question answering tasks on a frequently used telecom-specific dataset, compared to 82% for the RAG-only and 48% for the LLM-only approaches.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、汎用自然言語処理タスクにおいて大きな進歩を遂げている。 しかし、LLMは、専門的な専門知識と進化する標準への適応性を必要とする通信のようなドメイン固有の分野に適用する場合、依然として課題に直面している。 本稿では,知識グラフ(KG)と検索拡張生成(RAG)技術を組み合わせた新しいフレームワークを提案する。 このフレームワークはKGを利用して、ネットワークプロトコル、標準、その他の通信関連エンティティに関する構造化されたドメイン固有の情報をキャプチャし、その関係を包括的に表現する。 KGとRAGを統合することで、LLMは応答生成時に最も関連性の高い最新の知識を動的にアクセスし利用することができる。 このハイブリッドアプローチは、構造化知識表現とLLMの生成能力のギャップを埋め、精度、適応性、ドメイン固有の理解を著しく向上する。 以上の結果から,KG-RAGフレームワークが複雑な技術的クエリに精度で対処できることを示す。 提案したKG-RAGモデルは、頻繁に使用される通信特化データセット上での質問応答タスクの精度を88%とし、RAGのみでは82%、LLMのみのアプローチでは48%とした。

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