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검색 증강 LLM을 이용한 치과 상담용 챗봇 개발
Development of Dental Consultation Chatbot using Retrieval Augmented LLM 원문보기

The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC, v.24 no.2, 2024년, pp.87 - 92  

박종진 (청운대학교 컴퓨터공학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

본 논문에서는 치과 상담용 챗봇을 개발하기 위해 기존의 대규모 언어 모델(LLM)과 랭체인 라이브러리를 이용하여 검색 증강 생성(RAG) 시스템을 구현하였다. 이를 위해 국내 치과 대학병원의 웹페이지 게시판에 있는 내용을 수집하고 치과 전문의의 자문과 감수를 받아 상담 데이터를 구축하였다. 입력된 상담용 데이터를 적절한 크기로 분할하기 위해 청크 크기와 각 청크의 겹치는 텍스트의 크기는 각각 1001과 100으로 하였다. 시뮬레이션 결과 검색 증강 LLM은 사용자 입력과 가장 유사한 상담 내용을 검색하여 출력하였다. 구축된 챗봇을 통해 치과 상담의 접근성과 상담 내용의 정확성을 높일 수 있음이 확인되었다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, a RAG system was implemented using an existing Large Language Model (LLM) and Langchain library to develop a dental consultation chatbot. For this purpose, we collected contents from the webpage bulletin boards of domestic dental university hospitals and constructed consultation data ...

주제어

#Chatbot   #Dental consultation   #LLM   #RAG  

표/그림 (7)

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 치과상담용 Q&A 챗봇을 개발하기 위해 기존의 LLM과 랭체인 라이브러리를 이용하여 검색 증강 생성(RAG) 시스템을 구현하였다
  • 본 논문은 오픈AI에서 발표한 LLM인 GPT3.5를 파운데이션 모델로 사용하여 치과상담용 Q&A 챗봇을 개발하기 위해 관련 치과 상담 데이터를 구축하고 이를 이용하여 검색 증강 생성(RAG) 시스템을 구축하였다
  • 구축된 RAG LLM을 통해 치과 상담의 접근성과 상담 내용의 정확성을 높이고 치과 질환 예방 및 관리에 도움을 주는 가능성을 탐구한다. 치과 상담의 필요성과 이를 충족시키기 위해 최근 급속하게 발전하고 있는 LLM과 검색 증강 생성 기술의 활용에 대한 논의를 통해, 본 논문은 치과 건강을 개선하고 개인의 삶의 질을 향상시키는 연구 주제를 제시하고자 한다.
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참고문헌 (13)

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  5. Knowledge Graphs & LLMs: Harnessing Large？Language Models with Neo4j, https://medium.com/neo4j/harnessing-largelanguage-models-with-neo4j-306ccbdd2867 

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  12. Youngjun Jo, Jongwon Kim, "A Study on The Classification？of Target-objects with The Deep-learning Model in？The Vision-images," Vol. 22, No. 2, pp. 20-25, 2021. http://dx.doi.org/10.5762/KAIS.2021.22.2.20 

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