この論文では、知識を組み込んだLLMパワード会話型健康エージェント(CHA)が提案され、アメリカ糖尿病協会の食事ガイドラインとNutritionix情報を統合し、栄養摂取量の計算とガイドラインとの比較を可能にする分析ツールが展開されています。提案されたエージェントはGPT4と比較され、日常の食事選択に関する100の糖尿病関連質問で評価されました。その結果、提案されたエージェントは必須栄養素を管理するための回答生成において優れた性能を示しています。
ChatGPTやChatGLMなどの既存のLLMベースアプローチは特定領域固有の知識と統合されていないことから制限があります。これらは一般的な情報源に依存しており、医学的に特化したものではないため、精度や信頼性が低くなる可能性があります。外部知識ベースとLLMsを統合することで信頼性ある情報へアクセスできる強力な解決策が提示されています。
提案されたCHAはオーケストレーター、人物、クエリ、応答ジェネレーターなどから成り立ちます。このフレームワークではオーケストレーターがLLMベースプランナーと応答ジェネレーターによって動作し、必要な情報を収集して利用者へ回答します。
また、提案されたCHAはGPT4よりも優れたパフォーマンスを示しました。これは健康管理タスク向けにLLMsにガイドラインや知識基盤(例:NutritioniX)および分析ツールを統合する重要性を示しています。
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by Mahyar Abbas... om arxiv.org 03-01-2024
https://arxiv.org/pdf/2402.10153.pdfDiepere vragen