論文の概要: Knowledge Graph Modeling-Driven Large Language Model Operating System (LLM OS) for Task Automation in Process Engineering Problem-Solving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14494v1
• Date: Fri, 23 Aug 2024 13:52:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-28 18:01:37.501546
• Title: Knowledge Graph Modeling-Driven Large Language Model Operating System (LLM OS) for Task Automation in Process Engineering Problem-Solving
• Title（参考訳）: プロセスエンジニアリングにおけるタスク自動化のための知識グラフモデリング駆動大規模言語モデルオペレーティングシステム(LLM OS)
• Authors: Sakhinana Sagar Srinivas, Vijay Sri Vaikunth, Venkataramana Runkana,
• Abstract要約: 本稿では,化学・プロセス産業における複雑な問題の解決を目的としたAI駆動型フレームワークであるプロセスエンジニアリングオペレーションアシスタント(PEOA)を紹介する。 このフレームワークはメタエージェントによって構成されたモジュラーアーキテクチャを採用しており、中央コーディネータとして機能している。 その結果、計算の自動化、プロトタイピングの高速化、産業プロセスに対するAIによる意思決定支援におけるフレームワークの有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We present the Process Engineering Operations Assistant (PEOA), an AI-driven framework designed to solve complex problems in the chemical and process industries. The framework employs a modular architecture orchestrated by a meta-agent, which serves as the central coordinator, managing an action generator and instruction-tuned small-scale language models (expert models). The action generator decomposes complex problems into sub-tasks and identifies suitable expert models to execute each, delivering precise solutions for multi-step problem-solving. Key techniques include advanced knowledge modeling using property graphs for improved information retrieval, facilitating more accurate and contextually relevant solutions. Additionally, the framework utilizes a teacher-student transfer-learning approach with GPT-4 (Omni) to fine-tune the action generator and expert models for domain adaptation, alongside an iterative problem-solving mechanism with sophisticated error handling. Custom datasets were developed to evaluate the framework against leading proprietary language models on various engineering tasks. The results demonstrate the framework effectiveness in automating calculations, accelerating prototyping, and providing AI-augmented decision support for industrial processes, marking a significant advancement in process engineering capabilities.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,化学・プロセス産業における複雑な問題の解決を目的としたAI駆動型フレームワークであるプロセスエンジニアリングオペレーションアシスタント(PEOA)を紹介する。 このフレームワークはメタエージェントによって構成されるモジュラーアーキテクチャを採用しており、中央コーディネータとして機能し、アクションジェネレータと命令調整された小規模言語モデル(エキスパートモデル)を管理する。 アクションジェネレータは、複雑な問題をサブタスクに分解し、それぞれを実行するのに適した専門家モデルを特定し、マルチステップ問題解決のための正確なソリューションを提供する。 鍵となる技術は、情報検索を改善するためにプロパティグラフを用いた高度な知識モデリングであり、より正確で文脈的に関係のあるソリューションを容易にする。 さらに, GPT-4 (Omni) を用いた教師学生移動学習手法を用いて, 高精度なエラー処理を伴う反復的問題解決機構とともに, ドメイン適応のためのアクションジェネレータとエキスパートモデルを微調整する。 さまざまなエンジニアリングタスクにおいて、主要なプロプライエタリ言語モデルに対してフレームワークを評価するために、カスタムデータセットが開発された。 その結果、計算の自動化、プロトタイピングの高速化、AIによる産業プロセスの意思決定支援などにおけるフレームワークの有効性が示され、プロセスエンジニアリング能力の大幅な進歩を示している。

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