SafeMate: A Modular RAG-Based Agent for Context-Aware Emergency Guidance

要約

豊富な公共安全文書と緊急プロトコルにもかかわらず、ほとんどの個人は、危機中にそのような情報を解釈し、行動するために装備されていないままです。
従来の緊急決定支援システム（EDSS）は、専門家向けに設計されており、PDFやSOPSなどの静的なドキュメントに大きく依存しています。
制度的知識と公共のアクセシビリティの間のこのギャップは、効果的な緊急時の準備と対応に重大な障壁をもたらします。
SafeMateを紹介します。これは、準備とアクティブな緊急シナリオの両方で、一般ユーザーに正確でコンテキスト対応のガイダンスを提供する検索されたAIアシスタントです。
モデルコンテキストプロトコル（MCP）に基づいて構築されたSafeMateは、ドキュメント取得、チェックリストの生成、および構造化された要約のためのツールにユーザークエリを動的にルーティングします。
Cosineの類似性を備えたFAISSを使用して、信頼できるソースから関連するコンテンツを識別します。

要約(オリジナル)

Despite the abundance of public safety documents and emergency protocols, most individuals remain ill-equipped to interpret and act on such information during crises. Traditional emergency decision support systems (EDSS) are designed for professionals and rely heavily on static documents like PDFs or SOPs, which are difficult for non-experts to navigate under stress. This gap between institutional knowledge and public accessibility poses a critical barrier to effective emergency preparedness and response. We introduce SafeMate, a retrieval-augmented AI assistant that delivers accurate, context-aware guidance to general users in both preparedness and active emergency scenarios. Built on the Model Context Protocol (MCP), SafeMate dynamically routes user queries to tools for document retrieval, checklist generation, and structured summarization. It uses FAISS with cosine similarity to identify relevant content from trusted sources.

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