論文の概要: Optimizing Web-Based AI Query Retrieval with GPT Integration in LangChain A CoT-Enhanced Prompt Engineering Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.15512v1
• Date: Wed, 18 Jun 2025 14:47:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-19 19:35:51.698889
• Title: Optimizing Web-Based AI Query Retrieval with GPT Integration in LangChain A CoT-Enhanced Prompt Engineering Approach
• Title（参考訳）: LangChainにおけるGPT統合によるWebベースのAIクエリ検索の最適化
• Authors: Wenqi Guan, Yang Fang,
• Abstract要約: 大規模言語モデルは、遠隔学習の学生のプロセスに急激な変化をもたらした。 本稿では,GPTベースのモデルをLangChainフレームワークに組み込むことで,遠隔学習の検索を改善する新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1816942730023883
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models have brought a radical change in the process of remote learning students, among other aspects of educative activities. Current retrieval of remote learning resources lacks depth in contextual meaning that provides comprehensive information on complex student queries. This work proposes a novel approach to enhancing remote learning retrieval by integrating GPT-based models within the LangChain framework. We achieve this system in a more intuitive and productive manner using CoT reasoning and prompt engineering. The framework we propose puts much emphasis on increasing the precision and relevance of the retrieval results to return comprehensive and contextually enriched explanations and resources that best suit each student's needs. We also assess the effectiveness of our approach against paradigmatic LLMs and report improvements in user satisfaction and learning outcomes.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは、遠隔学習の学生のプロセスに急激な変化をもたらしており、教育活動の他の側面も含んでいる。 遠隔学習リソースの現在の検索は、複雑な学生クエリに関する包括的な情報を提供する文脈的意味の深さを欠いている。 本稿では,GPTベースのモデルをLangChainフレームワークに組み込むことで,遠隔学習の検索を改善する新しい手法を提案する。 我々はこのシステムをより直感的で生産的な方法で、CoT推論と迅速なエンジニアリングによって実現します。 提案するフレームワークは,各学生のニーズに最も適した,包括的でコンテキストに富んだ説明やリソースを返却するために,検索結果の精度と関連性を高めることに重点を置いている。 また,パラダイム的LCMに対するアプローチの有効性を評価し,ユーザ満足度と学習結果の改善を報告する。

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