A RAG-based Question Answering System Proposal for Understanding Islam: MufassirQAS LLM

要約

宗教の教義や教えには複雑さと深さが存在するため、宗教を学び理解することには課題が存在します。
質問応答システムとしてのチャットボットは、これらの課題の解決に役立ちます。
LLM チャットボットは、NLP 技術を使用してトピック間のつながりを確立し、複雑な質問に正確に応答します。
これらの機能により、質問応答チャットボットとして宗教の啓蒙に使用するのに最適です。
ただし、LLM は幻覚として知られる誤った情報を生成する傾向もあります。
チャットボットの応答には、個人の宗教的信念、宗教間の対立、物議を醸す話題やデリケートな話題を侮辱するコンテンツが含まれる場合があります。
ヘイトスピーチを助長したり、特定の人々やその信念を傷つけたりすることなく、そのようなケースを回避する必要がある。
この研究では、ベクトル データベース ベースの検索拡張生成 (RAG) アプローチを使用して、LLM の精度と透明性を強化しています。
私たちの質問応答システムは「MufassirQAS」と呼ばれています。
私たちは、トルコ語の文脈を含むいくつかのオープンアクセス書籍を含むベクトル データベースを作成しました。
これらはトルコ語の翻訳とイスラム教の解釈です。
私たちはシステム プロンプトの作成に慎重に取り組み、有害な、不快な、または無礼な応答を防ぐ指示が提供されるようにしました。
また、デリケートな質問で MufassirQAS と ChatGPT もテストしました。
私たちのシステムではパフォーマンスが向上しました。
研究と機能強化はまだ進行中です。
成果と今後の取り組みについて述べた。

要約(オリジナル)

There exist challenges in learning and understanding religions as the presence of complexity and depth of religious doctrines and teachings. Chatbots as question-answering systems can help in solving these challenges. LLM chatbots use NLP techniques to establish connections between topics and accurately respond to complex questions. These capabilities make it perfect to be used in enlightenment on religion as a question answering chatbot. However, LLMs also have a tendency to generate false information, known as hallucination. The responses of the chatbots can include content that insults personal religious beliefs, interfaith conflicts, and controversial or sensitive topics. It needs to avoid such cases without promoting hate speech or offending certain groups of people or their beliefs. This study uses a vector database-based Retrieval Augmented Generation (RAG) approach to enhance the accuracy and transparency of LLMs. Our question-answering system is called as ‘MufassirQAS’. We created a vector database with several open-access books that include Turkish context. These are Turkish translations, and interpretations on Islam. We worked on creating system prompts with care, ensuring they provide instructions that prevent harmful, offensive, or disrespectful responses. We also tested the MufassirQAS and ChatGPT with sensitive questions. We got better performance with our system. Study and enhancements are still in progress. Results and future works are given.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google