論文の概要: Large Language Model Powered Decision Support for a Metal Additive Manufacturing Knowledge Graph

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.20308v2
• Date: Mon, 28 Jul 2025 05:26:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 14:15:46.549695
• Title: Large Language Model Powered Decision Support for a Metal Additive Manufacturing Knowledge Graph
• Title（参考訳）: 金属添加製造知識グラフのための大規模言語モデルによる意思決定支援
• Authors: Muhammad Tayyab Khan, Lequn Chen, Wenhe Feng, Seung Ki Moon,
• Abstract要約: 金属添加物製造(AM)は、プロセス、材料、原料、および後処理工程の複雑な相互依存性を含む。 7つの材料カテゴリ,9つのAMプロセス,4つのフィードストックタイプ,およびそれに対応する後処理要件にまたがる53個の異なる金属および合金を表す,新規で構造化された知識グラフ(KG)を開発した。 大規模な言語モデル(LLM)インターフェースは、数ショットのプロンプト戦略によってガイドされ、形式的なクエリ構文を必要とせずに自然言語クエリを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Metal additive manufacturing (AM) involves complex interdependencies among processes, materials, feedstock, and post-processing steps. However, the underlying relationships and domain knowledge remain fragmented across literature and static databases that often require expert-level queries, limiting their applicability in design and planning. To address these limitations, we develop a novel and structured knowledge graph (KG), representing 53 distinct metals and alloys across seven material categories, nine AM processes, four feedstock types, and corresponding post-processing requirements. A large language model (LLM) interface, guided by a few-shot prompting strategy, enables natural language querying without the need for formal query syntax. The system supports a range of tasks, including compatibility evaluation, constraint-based filtering, and design for AM (DfAM) guidance. User queries in natural language are normalized, translated into Cypher, and executed on the KG, with results returned in a structured format. This work introduces the first interactive system that connects a domain-specific metal AM KG with an LLM interface, delivering accessible and explainable decision support for engineers and promoting human-centered tools in manufacturing knowledge systems.
• Abstract（参考訳）: 金属添加物製造(AM)は、プロセス、材料、原料、および後処理工程の複雑な相互依存性を含む。 しかし、基礎となる関係とドメインの知識は、しばしば専門家レベルのクエリを必要とする文学や静的データベースで断片化され、設計と計画における適用性を制限する。 これらの制約に対処するため, 新規で構造化された知識グラフ (KG) を開発し, 7つの材料カテゴリ, 9つのAMプロセス, 4つのフィードストックタイプ, 対応する後処理要件の53個の異なる金属および合金を表現した。 大規模な言語モデル(LLM)インターフェースは、数ショットのプロンプト戦略によってガイドされ、形式的なクエリ構文を必要とせずに自然言語クエリを可能にする。 このシステムは、互換性評価、制約ベースのフィルタリング、AM(DfAM)ガイダンスの設計など、様々なタスクをサポートする。 自然言語のユーザクエリは正規化され、Cypherに変換され、KG上で実行される。 この研究は、ドメイン固有の金属AMKGとLLMインターフェースを接続し、エンジニアにアクセシブルで説明可能な意思決定支援を提供し、製造知識システムにおける人間中心のツールを促進する最初のインタラクティブシステムを紹介します。

関連論文リスト

• OmniParser V2: Structured-Points-of-Thought for Unified Visual Text Parsing and Its Generality to Multimodal Large Language Models [58.45517851437422]
  VsTP(Visually-situated text parsing)は、自動化された文書理解の需要が高まり、最近顕著な進歩を遂げている。 既存のソリューションは、タスク固有のアーキテクチャと個々のタスクの目的に依存していることが多い。 本稿では,テキストスポッティング,キー情報抽出,テーブル認識,レイアウト解析など,VsTPの典型的なタスクを統一する汎用モデルであるOmni V2を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-22T09:32:01Z)
• MST5 -- Multilingual Question Answering over Knowledge Graphs [1.6470999044938401]
  知識グラフ質問回答(KGQA)は、自然言語を用いたグラフベースモデルに格納された膨大な知識のクエリを単純化する。 既存の多言語KGQAシステムは、英語システムに匹敵する性能を達成するための課題に直面している。 本稿では,言語コンテキストとエンティティ情報を言語モデルの処理パイプラインに直接組み込むことで,多言語KGQAシステムを強化するための簡易なアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-08T15:37:51Z)
• An Interactive Multi-modal Query Answering System with Retrieval-Augmented Large Language Models [21.892975397847316]
  本稿では,新たに開発したマルチモーダル検索フレームワークとナビゲーショングラフインデックスを用いて,対話型マルチモーダルクエリ・アンサーリング(MQA)システムを提案する。 MQAの特筆すべき点は、異なるモダリティの重要性を評価するために、コントラスト学習を利用することである。 本システムは,計算プルーニング技術を用いて改良した,先進的なナビゲーショングラフインデックスによる効率的な検索を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-05T02:01:49Z)
• UQE: A Query Engine for Unstructured Databases [71.49289088592842]
  構造化されていないデータ分析を可能にするために,大規模言語モデルの可能性を検討する。 本稿では,非構造化データ収集からの洞察を直接問合せ,抽出するUniversal Query Engine (UQE)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-23T06:58:55Z)
• Interactive-KBQA: Multi-Turn Interactions for Knowledge Base Question Answering with Large Language Models [7.399563588835834]
  Interactive-KBQAは知識ベース(KB)との直接インタラクションを通じて論理形式を生成するように設計されたフレームワークである 提案手法は,WebQuestionsSP, ComplexWebQuestions, KQA Pro, MetaQAデータセット上での競合結果を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-23T06:32:18Z)
• TAT-LLM: A Specialized Language Model for Discrete Reasoning over Tabular and Textual Data [73.29220562541204]
  我々は,言語モデル(LLM)の驚くべきパワーを活用して課題を解決することを検討する。 LLaMA2を微調整し,既存のエキスパートアノテートデータセットから自動生成したトレーニングデータを用いてTAT-LLM言語モデルを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-24T04:28:50Z)
• Eliciting Human Preferences with Language Models [56.68637202313052]
  言語モデル(LM)は、ラベル付き例や自然言語のプロンプトを使用してターゲットタスクを実行するように指示することができる。 タスク仕様プロセスのガイドには*LM自身を使うことを提案します。 我々は、メール検証、コンテンツレコメンデーション、道徳的推論の3つの領域でGATEを研究している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-17T21:11:21Z)
• Knowledge Graph Question Answering for Materials Science (KGQA4MAT): Developing Natural Language Interface for Metal-Organic Frameworks Knowledge Graph (MOF-KG) Using LLM [35.208135795371795]
  材料科学における知識グラフ質問回答のためのベンチマークデータセット(KGQA4MAT)を提案する。 構造データベースと文献から抽出した知識を統合することにより,金属-有機フレームワーク(MOF-KG)の知識グラフを構築した。 我々は、比較、集約、複雑なグラフ構造を含む161の複雑な質問からなるベンチマークを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-20T14:43:43Z)
• Empowering Language Models with Knowledge Graph Reasoning for Question Answering [117.79170629640525]
  我々はknOwledge ReasOning empowered Language Model (OREO-LM)を提案する。 OREO-LMは、既存のTransformerベースのLMに柔軟に接続できる新しい知識相互作用層で構成されている。 クローズド・ブック・セッティングにおいて,最先端の成果が得られ,性能が著しく向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-15T18:26:26Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。