Hệ thống hỏi đáp dịch vụ công trực tuyến dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn
Abstract
Dịch vụ hành chính công là một trong những mối quan tâm chính của người dân, tuy nhiên vẫn còn nhiều thủ tục và vấn đề mà người dân gặp phải và cần được giải đáp. Nghiên cứu này nhằm giảm bớt một phần gánh nặng cho các cán bộ bằng cách phát triển Hệ thống Hỏi đáp để giải quyết các thắc mắc về dịch vụ hành chính công. Chúng tôi trình bày một nền tảng sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn nhằm phát triển và triển khai hệ thống Hỏi đáp trên cổng Dịch vụ hành chính công trực tuyến tại tỉnh Hà Giang. Chúng tôi cũng cung cấp phân tích thực nghiệm chuyên sâu để chứng minh tính hiệu quả của từng thành phần trong hệ thống Hỏi đáp.
References
J. Martinez-Gil, “A survey on legal question–answering systems,” Computer Science Review, vol. 48, p. 100552,
G. Caldarini, S. F. Jaf, and K. McGarry, “A literature survey of recent advances in chatbots,” CoRR, vol. abs/2201.06657, 2022. [Online]. Available: https://arxiv.org/abs/2201.06657
S. Minaee, T. Mikolov, N. Nikzad, M. Chenaghlu, R. Socher, X. Amatriain, and J. Gao, “Large language models: A survey,” 2024.
A. Torfi, R. A. Shirvani, Y. Keneshloo, N. Tavaf, and E. A. Fox, “Natural language processing advancements
by deep learning: A survey,” 2021. [Online]. Available: https://arxiv.org/abs/2003.01200
A. Pham Duy and H. Le Thanh, “A question-answering system for vietnamese public administrative services,” in Proceedings of the 12th SoICT, ser. SOICT ’23, 2023.
E. J. Hu, Y. Shen, P. Wallis, Z. Allen-Zhu, Y. Li, S. Wang, and W. Chen, “Lora: Low-rank adaptation of large language models,” CoRR, vol. abs/2106.09685, 2021.
S. Robertson and H. Zaragoza, “The probabilistic relevance framework: Bm25 and beyond,” FTIR, vol. 3, pp. 333–389, 01 2009.
J. Devlin, M.-W. Chang, K. Lee, and K. Toutanova, “Bert: Pre-training of deep bidirectional transformers
for language understanding,” 2019. [Online]. Available: https://arxiv.org/abs/1810.04805
N. Reimers and I. Gurevych, “Sentence-bert: Sentence embeddings using siamese bert-networks,” 2019. [Online]. Available: https://arxiv.org/abs/1908.10084
N. Q. Duc, L. H. Son, N. D. Nhan, N. D. N. Minh, L. T. Huong, and D. V. Sang, “Towards comprehensive vietnamese rag and llms,” arXiv preprint arXiv:2403.01616, 2024.
X. Amatriain, “Prompt design and engineering: Introduction and advanced methods,” arXiv preprint arXiv:2401.14423, 2024.
S. Es, J. James, L. Espinosa-Anke, and S. Schockaert, “Ragas: Automated evaluation of retrieval augmented generation,” arXiv preprint arXiv:2309.15217, 2023.
C. Nguyen, S. Luu, T. Tran, A. Trieu, A. Dang, D. Nguyen, H. Nguyen, T. Pham, T. Pham, T.-T. Vo, D.-T. Dol, N. Khang, H. Nguyen, N.-C. Le, T.-T. Le, Q. Bui, P. Nguyen, H.-T. Nguyen, V. Tran, and L. Nguyen, “A summary of the alqac 2023 competition,” 10 2023, pp. 1–6.
M. Eibich, S. Nagpal, and A. Fred-Ojala, “Aragog: Advanced rag output grading,” 2024. [Online]. Available:
https://arxiv.org/abs/2404.01037
L. Wang, C. Ma, X. Feng, Z. Zhang, H. Yang, J. Zhang, Z. Chen, J. Tang, X. Chen, Y. Lin, W. X. Zhao, Z. Wei, and J. Wen, “A survey on llm based autonomous agents,” Frontiers of Computer Science, vol. 18, no. 6, Mar. 2024.
