論文の概要: KadiAssistant: A conversational AI Agent for information retrieval in Kadi4Mat

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.18850v1
• Date: Wed, 13 May 2026 09:15:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-20 15:03:08.667947
• Title: KadiAssistant: A conversational AI Agent for information retrieval in Kadi4Mat
• Title（参考訳）: KadiAssistant: Kadi4Matにおける情報検索のための対話型AIエージェント
• Authors: Adrian Cierpka, Mohammad Shafiqul Islam, Johannes Steinhülb, Eric Dietriche Sesso Domtchoueng, Michael Selzer, Arnd Koeppe,
• Abstract要約: 私たちはKadi Researchデータエコシステムに統合された、プライバシ・バイ・デザイナのAIアシスタントであるKadiAssistantを紹介します。 KadiAssistantは、プライバシーに敏感な研究データから、研究者が効率的にアクセスし、集約し、情報を合成することを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We introduce KadiAssistant, a privacy-by-design AI assistant integrated into the Kadi research data ecosystem, enabling researchers to efficiently access, aggregate, and synthesize information from heterogeneous, privacy-sensitive research data. Interdisciplinary fields such as materials science bring together disciplines with their own terminology and standards. While this convergence fuels innovation, it also makes it increasingly difficult to connect and access knowledge, as data are distributed across disciplines, organizations, and individuals. For example, battery research combines electrochemical measurements, materials characterization data, physics-based simulations, and manufacturing parameters, each using different formats, vocabularies, and standards. Efficiently storing and sharing such heterogeneous data via research data platforms, such as Kadi4Mat, demands domain knowledge, technical expertise, and familiarity with metadata schemas and interfaces. Research data also vary in sensitivity: newly generated 'warm' data are often private, whereas published 'cold' data are usually openly accessible. The Kadi ecosystem offers fine-grained access control needed for sensitive data. A solution for efficient information retrieval in Kadi must therefore respect the fine-grained access permissions. To address these intertwined challenges of information retrieval, strong data privacy, and complex access control, KadiAssistant combines a self-hosted large language model (LLM) with a privacy-preserving semantic search, inspired by retrieval-augmented generation, that can access files and record metadata on Kadi. This allows the assistant to screen, aggregate, and structure information into a highly informative answer. KadiAssistant therefore bridges terminology and standards, lowers access barriers for researchers, and strengthens the Findable pillar of FAIR data principles.
• Abstract（参考訳）: 我々は、Kadi Researchデータエコシステムに統合されたプライバシ・バイ・デザイナのAIアシスタントであるKadiAssistantを紹介し、研究者が不均一でプライバシに敏感な研究データから情報を効率的にアクセスし、集約し、合成することを可能にする。 材料科学のような学際分野は、独自の用語と基準で規律をまとめる。 この収束によってイノベーションが加速する一方で、データは規律、組織、個人に分散されているため、知識の接続とアクセスがますます困難になる。 例えば、電池の研究は電気化学測定、材料特性データ、物理に基づくシミュレーション、製造パラメータを組み合わせており、それぞれ異なる形式、語彙、標準を使用している。 Kadi4Matのような研究データプラットフォームを通じて、そのような異種データを効率的に保存し、共有するには、ドメイン知識、技術的な専門知識、メタデータスキーマやインターフェースに精通することが必要である。 新しく生成された 'warm' データは多くの場合プライベートだが、公開された 'cold' データは一般にアクセス可能である。 Kadiエコシステムは、機密データに必要なきめ細かいアクセス制御を提供する。 カディにおける効率的な情報検索のソリューションは、粒度の細かいアクセス許可を尊重しなければならない。 情報検索、強力なデータプライバシ、複雑なアクセス制御といったこれらの課題に対処するため、KadiAssistantは、自己ホスト型大規模言語モデル(LLM)と、Kadi上のファイルにアクセスしてメタデータを記録できる検索強化世代にインスパイアされた、プライバシ保護セマンティック検索を組み合わせた。 これにより、アシスタントは情報を非常に情報性の高い回答に表示、集約、構造化することができる。 したがって、KadiAssistantは用語と標準を橋渡しし、研究者のアクセス障壁を低くし、FAIRデータ原則のFinderable柱を強化する。

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