Fugu-MT 論文翻訳(概要): Using multi-agent architecture to mitigate the risk of LLM hallucinations

論文の概要: Using multi-agent architecture to mitigate the risk of LLM hallucinations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.01446v1
Date: Wed, 02 Jul 2025 08:06:02 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-03 14:23:00.09091
Title: Using multi-agent architecture to mitigate the risk of LLM hallucinations
Title（参考訳）: マルチエージェントアーキテクチャを用いたLLM幻覚のリスク軽減
Authors: Abd Elrahman Amer, Magdi Amer,
Abstract要約: SMSによる顧客要求を処理するマルチエージェントシステムを提案する。このシステムはLLMベースのエージェントとファジィ論理を統合し、幻覚リスクを軽減する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Improving customer service quality and response time are critical factors for maintaining customer loyalty and increasing a company's market share. While adopting emerging technologies such as Large Language Models (LLMs) is becoming a necessity to achieve these goals, the risk of hallucination remains a major challenge. In this paper, we present a multi-agent system to handle customer requests sent via SMS. This system integrates LLM based agents with fuzzy logic to mitigate hallucination risks.
Abstract（参考訳）: 顧客のサービス品質とレスポンスタイムの改善は、顧客の忠誠心を維持し、企業のマーケットシェアを拡大する上で重要な要素である。 LLM(Large Language Models)のような新興技術を採用することは、これらの目標を達成する上で必要とされているが、幻覚のリスクは依然として大きな課題である。本稿では,SMSによる顧客要求を処理するマルチエージェントシステムを提案する。このシステムはLLMベースのエージェントとファジィ論理を統合し、幻覚リスクを軽減する。

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