論文の概要: Enhancing Manufacturing Knowledge Access with LLMs and Context-aware Prompting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22619v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 12:39:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.199828
• Title: Enhancing Manufacturing Knowledge Access with LLMs and Context-aware Prompting
• Title（参考訳）: LLMとコンテキスト対応プロンプトによる製造知識アクセスの強化
• Authors: Sebastian Monka, Irlan Grangel-González, Stefan Schmid, Lavdim Halilaj, Marc Rickart, Oliver Rudolph, Rui Dias,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、自然言語クエリを自動的にSPARQLフォーマットに変換することができる。 我々は、知識グラフ(KG)からの情報検索を容易にするため、LCMを仲介者として利用する戦略を評価する。 この結果から,KGスキーマの適切なコンテキストのみを提供すると,LLMは正しいクエリと完全なクエリを生成する際の性能を著しく向上できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.520082987178851
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge graphs (KGs) have transformed data management within the manufacturing industry, offering effective means for integrating disparate data sources through shared and structured conceptual schemas. However, harnessing the power of KGs can be daunting for non-experts, as it often requires formulating complex SPARQL queries to retrieve specific information. With the advent of Large Language Models (LLMs), there is a growing potential to automatically translate natural language queries into the SPARQL format, thus bridging the gap between user-friendly interfaces and the sophisticated architecture of KGs. The challenge remains in adequately informing LLMs about the relevant context and structure of domain-specific KGs, e.g., in manufacturing, to improve the accuracy of generated queries. In this paper, we evaluate multiple strategies that use LLMs as mediators to facilitate information retrieval from KGs. We focus on the manufacturing domain, particularly on the Bosch Line Information System KG and the I40 Core Information Model. In our evaluation, we compare various approaches for feeding relevant context from the KG to the LLM and analyze their proficiency in transforming real-world questions into SPARQL queries. Our findings show that LLMs can significantly improve their performance on generating correct and complete queries when provided only the adequate context of the KG schema. Such context-aware prompting techniques help LLMs to focus on the relevant parts of the ontology and reduce the risk of hallucination. We anticipate that the proposed techniques help LLMs to democratize access to complex data repositories and empower informed decision-making in manufacturing settings.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフ(KG)は製造業におけるデータ管理を変革し、共有および構造化された概念スキーマを通じて異なるデータソースを統合する効果的な手段を提供する。 しかしながら、KGのパワーを活用することは、特定の情報を取得するために複雑なSPARQLクエリを定式化する必要がある場合が多いため、非専門家にとっては厄介なことだ。 LLM(Large Language Models)の出現により、自然言語クエリをSPARQLフォーマットに自動的に変換する可能性が高まり、ユーザフレンドリーなインターフェースとKGの高度なアーキテクチャとのギャップを埋めることになる。 この課題は、生成したクエリの正確性を改善するために、製造においてドメイン固有のKGの関連状況と構造についてLLMに適切に通知することにある。 本稿では,ILMをメディエータとして利用し,KGからの情報検索を容易にする複数の戦略を評価する。 我々は製造分野、特にボッシュライン情報システムKGとI40コア情報モデルに焦点を当てている。 本評価では,実世界の質問をSPARQLクエリに変換する際の,KGからLLMへの関連コンテキストの供給方法を比較し,その習熟度を解析する。 この結果から,KGスキーマの適切なコンテキストのみを提供すると,LLMは正しいクエリと完全なクエリを生成する際の性能を著しく向上できることがわかった。 このような文脈対応のプロンプト技術は、LLMがオントロジーの関連部分に集中し、幻覚のリスクを低減するのに役立つ。 提案手法は,LCMが複雑なデータレポジトリへのアクセスを民主化し,製造環境における情報意思決定の促進に役立つことを期待する。

関連論文リスト

• The Role of Visualization in LLM-Assisted Knowledge Graph Systems: Effects on User Trust, Exploration, and Workflows [2.40997250653065]
  LinkQは、自然言語の質問を大規模言語モデル(LLM)による構造化クエリに変換する探索システムである。 14人の実践者による質的な評価から、ユーザ(KGの専門家でさえ)がLinkQのアウトプットを過信する傾向にあったことが分かりました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-20T18:54:59Z)
• LightPROF: A Lightweight Reasoning Framework for Large Language Model on Knowledge Graph [57.382255728234064]
  大きな言語モデル(LLM)は、テキスト理解とゼロショット推論において素晴らしい能力を持っている。 知識グラフ(KG)は、LLMの推論プロセスに対して、リッチで信頼性の高いコンテキスト情報を提供する。 我々は、KGQA(LightPROF)のための新しい軽量で効率的なPrompt Learning-ReasOning Frameworkを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-04T03:03:47Z)
• Enhancing Large Language Models (LLMs) for Telecommunications using Knowledge Graphs and Retrieval-Augmented Generation [52.8352968531863]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-31T15:58:08Z)
• Augmented Knowledge Graph Querying leveraging LLMs [2.5311562666866494]
  我々は、知識グラフ(KG)のクエリを強化するフレームワークであるSparqLLMを紹介する。 SparqLLMは、生データからKGを構築するために、Extract, Transform, and Load (ETL)パイプラインを実行する。 また、Large Language Models(LLMs)を利用した自然言語インターフェースを備え、自動SPARQLクエリ生成を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-03T12:18:39Z)
• Leveraging Large Language Models for Semantic Query Processing in a Scholarly Knowledge Graph [1.7418328181959968]
  本研究は,革新的なセマンティッククエリ処理システムを開発することを目的としている。 オーストラリア国立大学のコンピュータサイエンス(CS)研究者による研究成果に関する総合的な情報を得ることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-24T09:19:45Z)
• KG-Agent: An Efficient Autonomous Agent Framework for Complex Reasoning over Knowledge Graph [134.8631016845467]
  我々は、KG-Agentと呼ばれる自律LLMベースのエージェントフレームワークを提案する。 KG-Agentでは、LLM、多機能ツールボックス、KGベースのエグゼキュータ、知識メモリを統合する。 有効性を保証するため、プログラム言語を利用してKG上のマルチホップ推論プロセスを定式化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-17T02:07:49Z)
• Making Large Language Models Perform Better in Knowledge Graph Completion [42.175953129260236]
  大言語モデル(LLM)に基づく知識グラフ補完(KGC)は、LLMによるKGの欠落を予測することを目的としている。 本稿では,LLMに構造情報を組み込む手法について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-10T14:47:09Z)
• Search-in-the-Chain: Interactively Enhancing Large Language Models with Search for Knowledge-intensive Tasks [121.74957524305283]
  本稿では、情報検索(IR)とLarge Language Model(LLM)のインタラクションのための、textbfSearch-in-the-Chain(SearChain)という新しいフレームワークを提案する。 実験の結果、SearChainは複雑な知識集約タスクにおける最先端のベースラインを上回っていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-28T10:15:25Z)

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。