論文の概要: RestGPT: Connecting Large Language Models with Real-World Applications via RESTful APIs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06624v1
• Date: Sun, 11 Jun 2023 08:53:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-13 17:47:12.064266
• Title: RestGPT: Connecting Large Language Models with Real-World Applications via RESTful APIs
• Title（参考訳）: RestGPT: RESTful APIによる大規模言語モデルと実世界のアプリケーションとの接続
• Authors: Yifan Song, Weimin Xiong, Dawei Zhu, Cheng Li, Ke Wang, Ye Tian, Sujian Li
• Abstract要約: ツール拡張された大規模言語モデルを活用して,APIとの接続によるユーザ要求を解決するRestGPTを導入する。 具体的には、計画とAPI選択の能力を高めるために、網羅的なオンラインプランニングメカニズムを提案する。 実験により、RestGPTは複雑なタスクにおいて印象的な結果を得ることができ、強い堅牢性を持ち、AGIへの新たな道を開くことが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.46369964643583
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Tool-augmented large language models (LLMs) have achieved remarkable progress in tackling a broad range of queries. However, existing work are still in the experimental stage and has limitations in extensibility and robustness, especially facing the real-world applications. In this paper, we consider a more realistic scenario, connecting LLMs with RESTful APIs, which use the commonly adopted REST software architectural style for web service development. To address the practical challenges of planning and API usage, we introduce RestGPT, which leverages LLMs to solve user requests by connecting with RESTful APIs. Specifically, we propose a coarse-to-fine online planning mechanism to enhance the ability of planning and API selection. For the complex scenario of calling RESTful APIs, we also specially designed an API executor to formulate parameters and parse API responses. Experiments show that RestGPT is able to achieve impressive results in complex tasks and has strong robustness, which paves a new way towards AGI.
• Abstract（参考訳）: ツールによる大規模言語モデル(llm)は、幅広いクエリに取り組み、著しい進歩を遂げています。 しかし、既存の作業はまだ実験段階であり、特に実世界のアプリケーションに対して、拡張性と堅牢性に制限がある。 本稿では、一般的に採用されているRESTソフトウェアアーキテクチャスタイルをWebサービス開発に用いた、LLMとRESTful APIを接続するより現実的なシナリオについて考察する。 計画とAPI利用の実践的な課題に対処するために,LLMを活用してRESTful APIを接続することでユーザ要求を解決するRestGPTを導入する。 具体的には,詳細なオンラインプランニング機構を提案し,計画とAPI選択の能力を高める。 RESTful APIを呼び出す複雑なシナリオのために、パラメータを定式化しAPIレスポンスを解析するAPIエグゼキュータを特別に設計しました。 実験により、RestGPTは複雑なタスクにおいて印象的な結果を得ることができ、強い堅牢性を持ち、AGIへの新たな道を開くことが示されている。

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