МЕТОД ГЕНЕРАЦІЇ ВІДПОВІДЕЙ З ДОПОВНЮЮЧИМ ІНФОРМАЦІЙНИМ ПОШУКОМ ДЛЯ ДОПОМІЖНОЇ КОМУНІКАЦІЇ
DOI:
https://doi.org/10.31891/2307-5732-2024-345-6-5Ключові слова:
допоміжна комунікація, генерація відповідей, великі мовні моделі, Retrieval-Augmented Generation, пошукові алгоритми, текстові відповіді, контекстАнотація
Проблема покращення комунікації для людей з обмеженими можливостями мовлення є надзвичайно важливою у сучасному суспільстві, де технології можуть значно полегшити взаємодію та інтеграцію таких осіб у соціальні процеси. Традиційні методи спілкування, такі як жестова мова чи письмове повідомлення, часто не забезпечують необхідної точності та швидкості комунікації, що призводить до бар'єрів у повсякденному житті. Сучасні технології, такі як великі мовні моделі (LLM) і технологія доповнюючого інформаційного пошуку (RAG), можуть значно покращити ці процеси. Вони дозволяють автоматично генерувати індивідуалізовані текстові відповіді, враховуючи не тільки запит користувача, а й контекст, що робить комунікацію більш точною і швидкою.
У статті пропонується метод генерації відповідей з доповнюючим інформаційним пошуком для допоміжної комунікації, що інтегрує релевантну інформацію з різних джерел, зокрема, історії чату та профілю користувача. Це дозволяє генерувати відповіді, які краще відповідають індивідуальним потребам кожного користувача. Метод передбачає три етапи: завантаження контексту, пошук релевантної інформації та генерацію кількох варіантів відповіді. Особливістю запропонованого методу є здатність враховувати широкий контекст і потреби користувача, що забезпечує високу точність і персоналізацію відповіді.
Проведені експерименти показали високу ефективність методу, зокрема в оцінці точності відповідей, що варіюється в межах 85-95%. Це дозволяє значно покращити комунікацію для людей з обмеженими можливостями мовлення, знижуючи соціальні бар'єри та покращуючи якість їхнього повсякденного життя.