複雑システム診断のための動的マスターロジックモデル自動構築：RAGとLLMで知識グラフ化

複雑なシステム診断に不可欠な「動的マスターロジック（DML）」モデルの構築は、これまで専門家の手作業に依存し、大規模化が課題でした。本研究は、RAGと大規模言語モデル（LLM）を活用し、DMLモデルを知識グラフ（KG-DML）として自動構築する画期的なフレームワークを提案。これにより、技術文書から診断・信頼性分析に活用できる実行可能な機能モデルを生成し、廃炉原子炉システムでの検証でその有効性を実証しました。