LLMによる品質問題の検知
- 業種
- 小売・流通
- 業務
- 生産・製造・品質
- 課題
-
- LLM
- プロンプト
- テキストデータ
- ユーザーが書いた商品レビューデータから、品質問題にかかわる話題をLLMで検知したい。ただし、プロンプトエンジニアリングのみを使い、実運用に耐えうる精度・速度を担保してほしい。 現行の深層学習モデルでは検知精度が悪い。
アナリティクス・AIソリューション
1.上記AとBを事前に用意しておき、まずは品質問題に関連するレビューだけ
をLLMを使って抽出する。
プロンプト+A+B
LLM C: 対象レビューIDリスト
2.上記AとBと得られたCを使って、どのレビューにどの品質問題が該当する
かLLMを使って判定する。
プロンプト+A+B+C LLM レビューと検知した品質問題のペア
をLLMを使って抽出する。
プロンプト+A+B
LLM C: 対象レビューIDリスト
2.上記AとBと得られたCを使って、どのレビューにどの品質問題が該当する
かLLMを使って判定する。
プロンプト+A+B+C LLM レビューと検知した品質問題のペア
効果
- 品質問題の定義について各部署と認識合わせを行った後に深層学習モデルによる検知と、LLMによる検知の精度を比較した。
- 小規模データで実験した才は現行の深層学習モデルよりもよい結果が出ており実運用に導入される予定である。
