基于大语言模型的公共行政领域从语义模板生成准结构化文档的多智能体方法
计算与语言
2024-02-26 v1 人工智能
人机交互
摘要
在过去的数年数字化进程中，文档的创建与管理在 various 领域，特别是公共行政(PA)中，变得越来越复杂和多样化。这种复杂性源于需要处理各种类型的文档，常常具有准结构化的形式。准结构化文档缺乏固定格式，却包含固定的数据集合。因此，不能使用基于模板的解决方案，因为理解文档需要提取数据结构。最近大语言模型(LLM)的引入，使能够创建满足用户请求的定制文本输出成为可能。本文提出了一种新方法，将 LLM 与提示工程和多智能体系统结合，用于生成符合所需结构的新文档。本文的主要贡献在于，用语义检索从 LLM 生成的任务描述取代常用的手动提示。通过一系列实验和案例研究，我们展示了该方法在实际 PA 场景中的有效性。
引用
@article{arxiv.2402.14871,
title = {LLM Based Multi-Agent Generation of Semi-structured Documents from Semantic Templates in the Public Administration Domain},
author = {Emanuele Musumeci and Michele Brienza and Vincenzo Suriani and Daniele Nardi and Domenico Daniele Bloisi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.14871},
year = {2024}
}
备注
Accepted at HCI INTERNATIONAL 2024 - 26th International Conference on Human-Computer Interaction. Washington Hilton Hotel, Washington DC, USA, 29 June - 4 July 2024