Optimizing Web-Based AI Query Retrieval with GPT Integration in LangChain A CoT-Enhanced Prompt Engineering Approach

要約

大規模な言語モデルは、教育活動の他の側面の中でも、リモート学習学生のプロセスに根本的な変化をもたらしました。
リモート学習リソースの現在の検索には、複雑な学生クエリに関する包括的な情報を提供する文脈的意味の深さがありません。
この作業は、Langchainフレームワーク内にGPTベースのモデルを統合することにより、リモート学習検索を強化するための新しいアプローチを提案します。
このシステムは、COTの推論と迅速なエンジニアリングを使用して、より直感的で生産的な方法で達成しています。
私たちが提案するフレームワークは、各生徒のニーズに最適な包括的かつ文脈的に豊かな説明とリソースを返すために、検索結果の精度と関連性を高めることに大きな重点を置いています。
また、パラダイムLLMSに対するアプローチの有効性を評価し、ユーザーの満足度と学習成果の改善を報告します。

要約(オリジナル)

Large Language Models have brought a radical change in the process of remote learning students, among other aspects of educative activities. Current retrieval of remote learning resources lacks depth in contextual meaning that provides comprehensive information on complex student queries. This work proposes a novel approach to enhancing remote learning retrieval by integrating GPT-based models within the LangChain framework. We achieve this system in a more intuitive and productive manner using CoT reasoning and prompt engineering. The framework we propose puts much emphasis on increasing the precision and relevance of the retrieval results to return comprehensive and contextually enriched explanations and resources that best suit each student’s needs. We also assess the effectiveness of our approach against paradigmatic LLMs and report improvements in user satisfaction and learning outcomes.

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