論文の概要: DeepSolution: Boosting Complex Engineering Solution Design via Tree-based Exploration and Bi-point Thinking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.20730v1
• Date: Fri, 28 Feb 2025 05:23:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-03 13:42:19.243827
• Title: DeepSolution: Boosting Complex Engineering Solution Design via Tree-based Exploration and Bi-point Thinking
• Title（参考訳）: DeepSolution: ツリーベースの探索とバイポイント思考による複雑なエンジニアリングソリューション設計の促進
• Authors: Zhuoqun Li, Haiyang Yu, Xuanang Chen, Hongyu Lin, Yaojie Lu, Fei Huang, Xianpei Han, Yongbin Li, Le Sun,
• Abstract要約: 我々は,工学的問題に対する完全かつ実現可能なソリューションを生成するシステムの能力を評価するために,新しいベンチマークであるSolutionBenchを導入する。 本稿では,木に基づく探索と二点思考機構を利用して信頼性の高いソリューションを生成する新しいシステムであるSolutionRAGを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 96.92117129897505
• License:
• Abstract: Designing solutions for complex engineering challenges is crucial in human production activities. However, previous research in the retrieval-augmented generation (RAG) field has not sufficiently addressed tasks related to the design of complex engineering solutions. To fill this gap, we introduce a new benchmark, SolutionBench, to evaluate a system's ability to generate complete and feasible solutions for engineering problems with multiple complex constraints. To further advance the design of complex engineering solutions, we propose a novel system, SolutionRAG, that leverages the tree-based exploration and bi-point thinking mechanism to generate reliable solutions. Extensive experimental results demonstrate that SolutionRAG achieves state-of-the-art (SOTA) performance on the SolutionBench, highlighting its potential to enhance the automation and reliability of complex engineering solution design in real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 複雑なエンジニアリング課題に対するソリューションの設計は、人間の生産活動において不可欠である。 しかし, 検索拡張生成(RAG)分野における従来の研究は, 複雑なエンジニアリングソリューションの設計に関わる課題に十分対応していなかった。 このギャップを埋めるために、複数の複雑な制約のあるエンジニアリング問題に対して、完全かつ実現可能なソリューションを生成するシステムの能力を評価するために、新しいベンチマークであるSolutionBenchを導入する。 複雑な工学的ソリューションの設計をさらに進めるために,木に基づく探索と二点思考機構を活用して信頼性の高いソリューションを生成する新しいシステムであるSolutionRAGを提案する。 大規模な実験結果から、SolutionRAGはSolutionBench上での最先端(SOTA)のパフォーマンスを実現し、現実世界のアプリケーションにおける複雑なエンジニアリングソリューション設計の自動化と信頼性を高める可能性を強調している。

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