Building Trust in Conversational AI: A Comprehensive Review and Solution Architecture for Explainable, Privacy-Aware Systems using LLMs and Knowledge Graph

Building Trust in Conversational AI: A Comprehensive Review and Solution Architecture for Explainable, Privacy-Aware Systems using LLMs and Knowledge Graph

1. **学術的背景と問い**
会話型AIシステムは、さまざまな分野で人間らしい対話を可能にする重要な要素となっています。しかし、文体的なニュアンスと事実の正確性の間のバランスを保つことは難しく、その難しさこそがこの研究の「問い」の核心です。すなわち、「大規模言語モデル(LLM)の力を最大限に引き出しながら、どのようにして文体的な洗練性と事実の厳格さを適切に統合できるのか？」という問いに対する解答を求めています。

2. **研究目的及び独自性と創造性**
この研究の目的は2つあります。1つ目は、様々な意味合いのLLMの包括的なレビューツールであるLLMXplorerを紹介することです。2つ目は、知識グラフの構造化されたダイナミックとLLMの言語能力をシームレスに統合する新しい機能アーキテクチャを提案することです。この研究の独自性と創造性は、特に保護されたデータアクセスにRole-Based Access Control(ロールベースのアクセス制御)を導入し、セキュリティ強化を実現している点にあります。

3. **研究の着想と位置づけ**
様々な分野で人間らしい対話を可能にする会話型AIとその挑戦が研究の着想を与えています。本研究は、それらのAIシステムが効率的で透明性があり、信頼できるものである必要があるという観点から、その発展途上の風景に洞察を提供します。

4. **研究結果**
我々は、まずLLMXplorerを紹介しました。これは、LLMの多面的な含意を明らかにし、業界全体での応用可能性を示すツールです。さらに、知識グラフとLLMの統合を可能にする新しい機能アーキテクチャを提案しました。このアーキテクチャは、実世界のAIニュースデータを用いて検証され、文体的な洗練性と事実の厳格さを巧みに調和させることができました。

5. **有効性の検証**
提案したアーキテクチャの有効性は、実世界のAIニュースデータを用いて検証されました。この検証により、提案したシステムが言語的な洗練性と事実の厳格性を的確に組み合わせることができ、さらに、Role-Based Access Controlを使用してデータセキュリティを強化することが確認されました。