論文の概要: Large Language Model-Powered Decision Support for a Metal Additive Manufacturing Knowledge Graph

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.20308v1
• Date: Tue, 20 May 2025 18:27:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-28 17:05:58.154641
• Title: Large Language Model-Powered Decision Support for a Metal Additive Manufacturing Knowledge Graph
• Title（参考訳）: 金属添加製造知識グラフのための大規模言語モデル駆動決定支援
• Authors: Muhammad Tayyab Khan, Lequn Chen, Wenhe Feng, Seung Ki Moon,
• Abstract要約: 金属添加物製造(AM)は、プロセス、材料、原料、および後処理工程の複雑な相互依存性を含む。 我々はNeo4jで新規で問い合わせ可能な知識グラフ(KG)を開発し、7つの材料ファミリー、9つのAMプロセス、4つのフィードストックタイプ、および関連する後処理要件を53個の異なる金属と合金に符号化した。 大規模な言語モデル(LLM)インターフェースは、数ショットのプロンプト戦略によってガイドされ、形式的なクエリ構文を必要とせずに自然言語クエリを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Metal additive manufacturing (AM) involves complex interdependencies among processes, materials, feedstock, and post-processing steps. However, the underlying relationships and domain knowledge remain fragmented across literature and static databases that often demand expert-level queries, limiting their applicability in design and planning. To address these gaps, we develop a novel and queryable knowledge graph (KG) in Neo4j, encoding 53 distinct metals and alloys across seven material families, nine AM processes, four feedstock types, and associated post-processing requirements. A large language model (LLM) interface, guided by a few-shot prompting strategy, enables natural language querying without the need for formal query syntax. The system supports a range of tasks, including compatibility checks, multi-constraint filtering, and design for AM (DfAM) guidance. User natural language queries are normalized, translated into Cypher, and executed over the KG, with results reformatted into structured responses. This work presents the first real-time, interactive system that integrates a domain-specific metal AM KG with an LLM interface, offering accessible, explainable decision support for engineers and advancing human-centric tools in manufacturing intelligence.
• Abstract（参考訳）: 金属添加物製造(AM)は、プロセス、材料、原料、および後処理工程の複雑な相互依存性を含む。 しかし、基礎となる関係とドメインの知識は、しばしば専門家レベルのクエリを要求する文学や静的データベースで断片化され、設計と計画における適用性を制限する。 これらのギャップに対処するために、我々はNeo4jで新しくクエリ可能な知識グラフ(KG)を開発し、7つの材料ファミリー、9つのAMプロセス、4つのフィードストックタイプ、および関連する後処理要求を53個の異なる金属と合金で符号化した。 大規模な言語モデル(LLM)インターフェースは、数ショットのプロンプト戦略によってガイドされ、形式的なクエリ構文を必要とせずに自然言語クエリを可能にする。 このシステムは、互換性チェック、マルチ制約フィルタリング、AM(DfAM)ガイダンスの設計など、様々なタスクをサポートする。 ユーザ自然言語クエリは正規化され、Cypherに変換され、KG上で実行される。 この研究は、ドメイン固有の金属AMKGをLLMインターフェースに統合し、エンジニアへのアクセシブルで説明可能な意思決定支援と、製造インテリジェンスにおける人間中心のツールの進歩を提供する、初めてのリアルタイム対話型システムを示す。

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