利用大型语言模型在 NFDI4DataScience 网关中的学术问答
计算与语言
2024-06-12 v1 人工智能
摘要
本文介绍了在 NFDI4DataScience 网关上构建的学术问答系统，采用检索增强生成（RAG）方法。NFDI4DS 网关作为基础框架，提供了用于查询各种科学数据库的统一且直观的接口，支持联邦搜索。由大型语言模型（LLM）驱动的 RAG 式学术问答，促进了与搜索结果的动态交互，增强了过滤功能，促进了与网关搜索的对话式交互。通过实验分析展示了该网关和学术问答系统的有效性。
引用
@article{arxiv.2406.07257,
title = {Scholarly Question Answering using Large Language Models in the NFDI4DataScience Gateway},
author = {Hamed Babaei Giglou and Tilahun Abedissa Taffa and Rana Abdullah and Aida Usmanova and Ricardo Usbeck and Jennifer D'Souza and Sören Auer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.07257},
year = {2024}
}
备注
13 pages main content, 16 pages overall, 3 Figures, accepted for publication at NSLP 2024 workshop at ESWC 2024