論文の概要: LLM Based Multi-Agent Generation of Semi-structured Documents from Semantic Templates in the Public Administration Domain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14871v1
• Date: Wed, 21 Feb 2024 13:54:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-02-26 17:02:05.036728
• Title: LLM Based Multi-Agent Generation of Semi-structured Documents from Semantic Templates in the Public Administration Domain
• Title（参考訳）: LLMによる行政領域における意味テンプレートからの半構造化文書のマルチエージェント生成
• Authors: Emanuele Musumeci, Michele Brienza, Vincenzo Suriani, Daniele Nardi, Domenico Daniele Bloisi
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)により、ユーザ要求を満たすカスタマイズされたテキスト出力が作成できるようになった。 所望の構造に適合した新しい文書を生成するために,LLMと迅速なエンジニアリングシステム,マルチエージェントシステムを組み合わせた新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3999111269325266
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the last years' digitalization process, the creation and management of documents in various domains, particularly in Public Administration (PA), have become increasingly complex and diverse. This complexity arises from the need to handle a wide range of document types, often characterized by semi-structured forms. Semi-structured documents present a fixed set of data without a fixed format. As a consequence, a template-based solution cannot be used, as understanding a document requires the extraction of the data structure. The recent introduction of Large Language Models (LLMs) has enabled the creation of customized text output satisfying user requests. In this work, we propose a novel approach that combines the LLMs with prompt engineering and multi-agent systems for generating new documents compliant with a desired structure. The main contribution of this work concerns replacing the commonly used manual prompting with a task description generated by semantic retrieval from an LLM. The potential of this approach is demonstrated through a series of experiments and case studies, showcasing its effectiveness in real-world PA scenarios.
• Abstract（参考訳）: 近年のデジタル化の過程において、様々な分野、特に公共行政(pa)における文書の作成と管理はますます複雑で多様なものとなっている。 この複雑さは、広範囲のドキュメントタイプを扱う必要性から生じ、しばしば半構造化形式によって特徴づけられる。 半構造化文書は、固定フォーマットのない固定されたデータの集合を示す。 その結果、文書を理解するにはデータ構造を抽出する必要があるため、テンプレートベースのソリューションは使用できない。 最近のLLM(Large Language Models)の導入により、ユーザ要求を満たすカスタマイズされたテキスト出力の作成が可能になった。 そこで本研究では,llmとプロンプトエンジニアリングとマルチエージェントシステムを組み合わせて,所望の構造に準拠した新しい文書を生成する新しい手法を提案する。 この作業の主な貢献は、一般的に使用されるマニュアルプロンプトを、llmから意味検索によって生成されたタスク記述に置き換えることである。 このアプローチのポテンシャルは、実世界のPAシナリオでの有効性を示す一連の実験とケーススタディによって実証される。

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