論文の概要: Towards Human-Level Understanding of Complex Process Engineering Schematics: A Pedagogical, Introspective Multi-Agent Framework for Open-Domain Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00082v1
• Date: Sat, 24 Aug 2024 19:34:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-08 15:21:17.463009
• Title: Towards Human-Level Understanding of Complex Process Engineering Schematics: A Pedagogical, Introspective Multi-Agent Framework for Open-Domain Question Answering
• Title（参考訳）: 複雑なプロセス・エンジニアリング・スキームのヒューマン・レベル理解に向けて--オープン・ドメイン質問応答のための教育的・イントロスペクティブ・マルチエージェント・フレームワーク
• Authors: Sagar Srinivas Sakhinana, Geethan Sannidhi, Venkataramana Runkana,
• Abstract要約: 化学・プロセス産業では、プロセス・フロー・ダイアグラム(PFD)とパイプ・アンド・インスツルメンテーション・ダイアグラム(P&ID)が設計、建設、保守に不可欠である。 生成型AIの最近の進歩は、ビジュアル質問回答(VQA)のプロセス図の理解と解釈の約束を示している。 本稿では,階層的かつマルチエージェントなRetrieval Augmented Generation(RAG)フレームワークを用いた,セキュアでオンプレミスなエンタープライズソリューションを提案する。
• 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: In the chemical and process industries, Process Flow Diagrams (PFDs) and Piping and Instrumentation Diagrams (P&IDs) are critical for design, construction, and maintenance. Recent advancements in Generative AI, such as Large Multimodal Models (LMMs) like GPT4 (Omni), have shown promise in understanding and interpreting process diagrams for Visual Question Answering (VQA). However, proprietary models pose data privacy risks, and their computational complexity prevents knowledge editing for domain-specific customization on consumer hardware. To overcome these challenges, we propose a secure, on-premises enterprise solution using a hierarchical, multi-agent Retrieval Augmented Generation (RAG) framework for open-domain question answering (ODQA) tasks, offering enhanced data privacy, explainability, and cost-effectiveness. Our novel multi-agent framework employs introspective and specialized sub-agents using open-source, small-scale multimodal models with the ReAct (Reason+Act) prompting technique for PFD and P&ID analysis, integrating multiple information sources to provide accurate and contextually relevant answers. Our approach, supported by iterative self-correction, aims to deliver superior performance in ODQA tasks. We conducted rigorous experimental studies, and the empirical results validated the proposed approach effectiveness.
• Abstract（参考訳）: 化学・プロセス産業では、プロセス・フロー・ダイアグラム(PFD)とパイプ・アンド・インスツルメンテーション・ダイアグラム(P&ID)が設計、建設、保守に不可欠である。 GPT4(Omni)のようなLMM(Large Multimodal Models)のようなジェネレーティブAIの最近の進歩は、ビジュアル質問回答(VQA)のプロセス図の理解と解釈において有望であることを示している。 しかし、プロプライエタリなモデルはデータプライバシのリスクを生じさせ、その計算複雑性は、消費者ハードウェアにおけるドメイン固有のカスタマイズのための知識編集を妨げる。 これらの課題を克服するために、オープンドメイン質問応答(ODQA)タスクのための階層的・マルチエージェント検索拡張生成(RAG)フレームワークを用いて、セキュアでオンプレミスなエンタープライズソリューションを提案し、データプライバシ、説明可能性、費用対効果を提供する。 我々の新しいマルチエージェントフレームワークは、PFDとP&ID分析のためのReAct(Reason+Act)プロンプト技術を用いたオープンソースの小型マルチモーダルモデルを用いて、イントロスペクティブで専門的なサブエージェントを採用し、複数の情報ソースを統合し、正確で文脈的に関係のある回答を提供する。 反復的自己補正によって支援された我々のアプローチは,ODQAタスクにおいて優れたパフォーマンスを実現することを目的としている。 厳密な実験を行い,提案手法の有効性を実証した。

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