論文の概要: PersonalAI: Towards digital twins in the graph form

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.17001v1
• Date: Fri, 20 Jun 2025 13:52:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-23 19:00:05.469852
• Title: PersonalAI: Towards digital twins in the graph form
• Title（参考訳）: PersonalAI:グラフ形式のデジタル双生児を目指して
• Authors: Mikhail Menschikov, Dmitry Evseev, Ruslan Kostoev, Ilya Perepechkin, Ilnaz Salimov, Victoria Dochkina, Petr Anokhin, Evgeny Burnaev, Nikita Semenov,
• Abstract要約: LLM自体によって構築・更新される知識グラフの形で外部メモリを活用することを提案する。 私たちはAriGraphアーキテクチャのアイデアを拡張し、標準エッジと2種類のハイパーエッジを備えたグラフを初めて導入しました。 TriviaQA、HotpotQA、DiaASQベンチマークで実施された実験は、この手法がグラフ構築と知識抽出のプロセスの統一と堅牢化に役立つことを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.961546969761718
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The challenge of personalizing language models, specifically the ability to account for a user's history during interactions, is of significant interest. Despite recent advancements in large language models (LLMs) and Retrieval Augmented Generation that have enhanced the factual base of LLMs, the task of retaining extensive personal information and using it to generate personalized responses remains pertinent. To address this, we propose utilizing external memory in the form of knowledge graphs, which are constructed and updated by the LLM itself. We have expanded upon ideas of AriGraph architecture and for the first time introduced a combined graph featuring both standard edges and two types of hyperedges. Experiments conducted on the TriviaQA, HotpotQA and DiaASQ benchmarks indicates that this approach aids in making the process of graph construction and knowledge extraction unified and robust. Furthermore, we augmented the DiaASQ benchmark by incorporating parameters such as time into dialogues and introducing contradictory statements made by the same speaker at different times. Despite these modifications, the performance of the question-answering system remained robust, demonstrating the proposed architecture's ability to maintain and utilize temporal dependencies.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルをパーソナライズすること、特にインタラクション中のユーザの履歴を説明できることの課題は、大きな関心事である。 大規模言語モデル(LLM)やLLMの現実的基盤を強化した検索拡張世代(Retrieval Augmented Generation)の最近の進歩にもかかわらず、広範な個人情報を保持し、パーソナライズされた応答を生成するタスクは、今もなお重要である。 そこで本研究では,LLM自体によって構築・更新される知識グラフの形式で外部メモリを活用することを提案する。 私たちはAriGraphアーキテクチャのアイデアを拡張し、標準エッジと2種類のハイパーエッジを備えたグラフを初めて導入しました。 TriviaQA、HotpotQA、DiaASQベンチマークで実施された実験は、この手法がグラフ構築と知識抽出のプロセスの統一と堅牢化に役立つことを示唆している。 さらに、時間などのパラメータを対話に組み込むことにより、DiaASQベンチマークを拡張し、異なるタイミングで同じ話者による矛盾文を導入する。 これらの変更にもかかわらず、質問応答システムの性能は頑健であり、提案されたアーキテクチャの時間的依存の維持と活用の能力を実証した。

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