論文の概要: LLM-R: A Framework for Domain-Adaptive Maintenance Scheme Generation Combining Hierarchical Agents and RAG

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04476v1
• Date: Thu, 07 Nov 2024 07:07:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-08 19:38:01.200629
• Title: LLM-R: A Framework for Domain-Adaptive Maintenance Scheme Generation Combining Hierarchical Agents and RAG
• Title（参考訳）: LLM-R:階層型エージェントとRAGを組み合わせたドメイン適応型メンテナンススキーム生成フレームワーク
• Authors: Laifa Tao, Qixuan Huang, Xianjun Wu, Weiwei Zhang, Yunlong Wu, Bin Li, Chen Lu, Xingshuo Hai,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM-R)に基づくメンテナンススキーム生成手法を提案する。 提案手法にはいくつかの重要な革新が含まれている。 実験の結果,提案手法が生成したメンテナンス方式の精度は91.59%に達した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.864939415613373
• License:
• Abstract: The increasing use of smart devices has emphasized the critical role of maintenance in production activities. Interactive Electronic Technical Manuals (IETMs) are vital tools that support the maintenance of smart equipment. However, traditional IETMs face challenges such as transitioning from Graphical User Interfaces (GUIs) to natural Language User Interfaces (LUIs) and managing complex logical relationships. Additionally, they must meet the current demands for higher intelligence. This paper proposes a Maintenance Scheme Generation Method based on Large Language Models (LLM-R). The proposed method includes several key innovations: We propose the Low Rank Adaptation-Knowledge Retention (LORA-KR) loss technology to proportionally adjust mixed maintenance data for fine-tuning the LLM. This method prevents knowledge conflicts caused by mixed data, improving the model's adaptability and reasoning ability in specific maintenance domains, Besides, Hierarchical Task-Based Agent and Instruction-level Retrieval-Augmented Generation (RAG) technologies are adopted to optimize the generation steps and mitigate the phenomenon of hallucination caused by the model's Inability to access contextual information. This enhancement improves the model's flexibility and accuracy in handling known or unknown maintenance objects and maintenance scheme scenarios. To validate the proposed method's effectiveness in maintenance tasks, a maintenance scheme dataset was constructed using objects from different fields. The experimental results show that the accuracy of the maintenance schemes generated by the proposed method reached 91.59%, indicating which improvement enhances the intelligence of maintenance schemes and introduces novel technical approaches for equipment maintenance.
• Abstract（参考訳）: スマートデバイスの利用の増加は、生産活動におけるメンテナンスの重要な役割を強調している。 インタラクティブ電子技術マニュアル(IETM)は、スマート機器のメンテナンスを支援する重要なツールである。 しかし、従来のIETMはグラフィカルユーザインタフェース(GUI)から自然言語ユーザインタフェース(LUI)への移行や複雑な論理的関係の管理といった課題に直面している。 さらに、彼らはより高度なインテリジェンスに対する現在の要求を満たす必要があります。 本稿では,Large Language Models (LLM-R) に基づくメンテナンススキーム生成手法を提案する。 提案手法は,LLMを微調整するための混合保守データを比例的に調整するローランク適応知識保持(LORA-KR)損失技術を提案する。 この方法は、混合データによる知識の衝突を防止し、特定の保守領域におけるモデルの適応性と推論能力を改善し、さらに、階層的タスクベースエージェントと命令レベルの検索生成(RAG)技術を採用して、生成ステップを最適化し、モデルがコンテキスト情報にアクセスできないことによる幻覚現象を軽減する。 この強化により、既知のまたは未知のメンテナンスオブジェクトやメンテナンススキームのシナリオを扱う際のモデルの柔軟性と精度が向上する。 保守作業における提案手法の有効性を検証するため,異なる分野のオブジェクトを用いてメンテナンススキームデータセットを構築した。 実験結果から,提案手法が生成したメンテナンス方式の精度は91.59%に達し,メンテナンス方式のインテリジェンスの向上が図られ,設備整備に新たな技術的アプローチが導入された。

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