OntoChatGPT 信息系统：面向 ChatGPT 元学习的本体驱动结构化提示
OntoChatGPT Information System: Ontology-Driven Structured Prompts for ChatGPT Meta-Learning
AI总结：
本文提出本体驱动的结构化提示方法，构建 OntoChatGPT 系统以增强 ChatGPT 等大语言模型聊天机器人的元学习能力，并在乌克兰语康复领域验证其有效性。
摘要：
本研究提出了一套综合方法，用于将本体驱动的结构化提示系统与广泛使用的大语言模型（LLM）ChatGPT 结合使用。研究开发了信息模型和功能模型两类形式化模型，并为将本体驱动提示与 ChatGPT 的元学习能力相集成建立了方法论基础。由此形成的生产性三元组包括方法论基础、先进信息技术和 OntoChatGPT 系统，三者共同提升了聊天机器人系统的有效性和性能。该技术的实现以康复领域内的乌克兰语进行了演示。通过应用所提出的方法，OntoChatGPT 系统能够有效地从上下文中抽取实体、对实体进行分类并生成相关回复。研究强调了该方法的多功能性，指出其不仅适用于 ChatGPT，也适用于其他基于 LLM 的聊天机器人系统，例如使用 PaLM 2 LLM 的 Google Bard。元学习、结构化提示和本体驱动信息检索的基本原理构成了所提方法的核心，使其能够适应并应用于各种基于 LLM 的系统。这种通用方法为自然语言处理和对话系统开辟了新的可能性，使开发者能够跨不同领域和语言提升聊天机器人系统的性能和功能。
英文摘要：
This research presents a comprehensive methodology for utilizing an ontology-driven structured prompts system in interplay with ChatGPT, a widely used large language model (LLM). The study develops formal models, both information and functional, and establishes the methodological foundations for integrating ontology-driven prompts with ChatGPT's meta-learning capabilities. The resulting productive triad comprises the methodological foundations, advanced information technology, and the OntoChatGPT system, which collectively enhance the effectiveness and performance of chatbot systems. The implementation of this technology is demonstrated using the Ukrainian language within the domain of rehabilitation. By applying the proposed methodology, the OntoChatGPT system effectively extracts entities from contexts, classifies them, and generates relevant responses. The study highlights the versatility of the methodology, emphasizing its applicability not only to ChatGPT but also to other chatbot systems based on LLMs, such as Google's Bard utilizing the PaLM 2 LLM. The underlying principles of meta-learning, structured prompts, and ontology-driven information retrieval form the core of the proposed methodology, enabling their adaptation and utilization in various LLM-based systems. This versatile approach opens up new possibilities for NLP and dialogue systems, empowering developers to enhance the performance and functionality of chatbot systems across different domains and languages.
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