論文の概要: An Agentic Approach to Automatic Creation of P&ID Diagrams from Natural Language Descriptions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12898v1
• Date: Tue, 17 Dec 2024 13:21:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 14:00:14.852328
• Title: An Agentic Approach to Automatic Creation of P&ID Diagrams from Natural Language Descriptions
• Title（参考訳）: 自然言語記述からのP&IDダイアグラムの自動作成のためのエージェント的アプローチ
• Authors: Shreeyash Gowaikar, Srinivasan Iyengar, Sameer Segal, Shivkumar Kalyanaraman,
• Abstract要約: 本稿では,自然言語記述からのP&IDの自動生成のための新しい協調手法を提案する。 ワークフローの健全性と完全性を評価して生成プロセスの実現可能性を示し、バニラゼロショットや少数ショット生成手法と比較して改善された結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8039483625021258
• License:
• Abstract: The Piping and Instrumentation Diagrams (P&IDs) are foundational to the design, construction, and operation of workflows in the engineering and process industries. However, their manual creation is often labor-intensive, error-prone, and lacks robust mechanisms for error detection and correction. While recent advancements in Generative AI, particularly Large Language Models (LLMs) and Vision-Language Models (VLMs), have demonstrated significant potential across various domains, their application in automating generation of engineering workflows remains underexplored. In this work, we introduce a novel copilot for automating the generation of P&IDs from natural language descriptions. Leveraging a multi-step agentic workflow, our copilot provides a structured and iterative approach to diagram creation directly from Natural Language prompts. We demonstrate the feasibility of the generation process by evaluating the soundness and completeness of the workflow, and show improved results compared to vanilla zero-shot and few-shot generation approaches.
• Abstract（参考訳）: P&ID(Piping and Instrumentation Diagrams)は、工学とプロセス産業におけるワークフローの設計、構築、運用の基礎となっている。 しかしながら、手作業による生成は、しばしば労働集約的でエラーを起こし、エラー検出と修正のための堅牢なメカニズムが欠如している。 ジェネレーティブAI、特にLarge Language Models (LLMs) とVision-Language Models (VLMs) の最近の進歩は、様々な領域において大きな可能性を示してきたが、エンジニアリングワークフロー生成の自動化における彼らの応用は、まだ未熟である。 そこで本研究では,自然言語記述からP&IDを生成するための新しい手法を提案する。 マルチステップのエージェントワークフローを活用することで、自然言語プロンプトから直接ダイアグラムを作成するための構造化された反復的なアプローチを提供する。 ワークフローの健全性と完全性を評価して生成プロセスの実現可能性を示し、バニラゼロショットや少数ショット生成手法と比較して改善された結果を示す。

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