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[7F-03] LLMとIndexedDBを活用した対話的ベクトルデータ分析基盤の検討

*中塚 晶仁¹、小川 和浩¹、富樫 健太¹、河野 吉宏¹、池田 貴康¹、荒川 健¹、浪岡 保男¹ (1. 東京都立産業技術大学院大学)

発表者区分：学生
論文種別：ロングペーパー
インタラクティブ発表：あり

キーワード：

ベクトルデータ分析、LLM、IndexedDB、HTML LS、時期別不満特徴、可視化

近年, LLM（大規模言語モデル）とテキストデータのベクトル化によるデータ分析の需要が高まっている. しかし, 多くのテキストデータは未だベクトル化されておらず, 従来のRDBに蓄積されているため, 即座にベクトルデータ分析を行うことは困難である. さらに, LLMを用いた分析ではベクトル化データとの連携が必要であり, 従来は分析者が手動で行っていた. 本研究では, WebブラウザのIndexedDBとLLMを連携させ, LLMとベクトル化を相互に活用することで, 対話的かつ深い洞察を可能とするベクトルデータ分析基盤を提案する. 本環境では, HTML LSを活用し, データを高速かつ永続的にセキュアに参照可能とし, DBサーバーとの通信を最小限に抑えつつ, LLMを対話的に活用して分析結果を自動的に元データに紐づける. さらに, 得られたベクトル値を用いた可視化機能により, 分析者の深い洞察を促進する. 本分析基盤をCOVID-19流行下における時期別不満特徴の分析に適用し, その有効性を確認した.