Customizable LLM-Powered Chatbot for Behavioral Science Research

要約

人工知能の急速な進歩により、人間のコミュニケーションによく似たテキストを生成する能力を備えた大規模言語モデル (LLM) が出現しました。
これらのモデルはさまざまなアプリケーションにシームレスに統合されており、複数のプラットフォーム間でインタラクティブで応答性の高いコミュニケーションが可能になります。
チャットボットの潜在的な有用性は、特に研究の文脈において、これらの従来のアプリケーションを超えており、貴重な洞察を提供し、革新的な実験の設計を容易にすることができます。
この研究では、行動科学研究を支援するために設計された Web ベースのチャットボット システムである、カスタマイズ可能な LLM を利用したチャットボット (CLPC) を紹介します。
このシステムは、従来のチャットボットではなく実験器具として機能するように細心の注意を払って設計されており、ユーザーはアクセス時にユーザー名と実験コードを入力する必要があります。
この設定により、正確なデータの相互参照が容易になり、研究目的で収集されたデータの整合性と適用性が強化されます。
必要に応じて、新しい基本イベントに対応するために簡単に拡張できます。
また、研究者は、別のロギング メカニズムを実装することなく、独自のロギング イベントを統合できます。
私たちのシステムは主に行動科学研究を支援するために構築されていることに注目してください。ただし、これに限定されるものではなく、情報検索研究や一般的なチャット ボット エージェントとの対話を支援するために簡単に適合させることができます。

要約(オリジナル)

The rapid advancement of Artificial Intelligence has resulted in the advent of Large Language Models (LLMs) with the capacity to produce text that closely resembles human communication. These models have been seamlessly integrated into diverse applications, enabling interactive and responsive communication across multiple platforms. The potential utility of chatbots transcends these traditional applications, particularly in research contexts, wherein they can offer valuable insights and facilitate the design of innovative experiments. In this study, we present a Customizable LLM-Powered Chatbot (CLPC), a web-based chatbot system designed to assist in behavioral science research. The system is meticulously designed to function as an experimental instrument rather than a conventional chatbot, necessitating users to input a username and experiment code upon access. This setup facilitates precise data cross-referencing, thereby augmenting the integrity and applicability of the data collected for research purposes. It can be easily expanded to accommodate new basic events as needed; and it allows researchers to integrate their own logging events without the necessity of implementing a separate logging mechanism. It is worth noting that our system was built to assist primarily behavioral science research but is not limited to it, it can easily be adapted to assist information retrieval research or interacting with chat bot agents in general.

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