面向AI辅助构思的语义导航

我们提出了一种新颖的基于AI的构思助手，并通过一项包含一组创新者的用户研究对其进行了评估。我们工作的主要贡献有两方面：提出了一种在受限领域内，通过LLM支持的问题空间和解决方案空间语义导航来进行想法探索的方法，并采用了新颖的自动化数据输入过滤来改进生成结果。我们发现，无论是在明确的调查排名中，还是在创新助手参与度方面（使用语义探索进行的生成次数是传统方式的2.1倍），语义探索都优于传统的提示-输出交互方式。我们还表明，使用相关性、连贯性和人类对齐等指标过滤输入数据，可以在相同指标上改善生成结果，并提升创新者的体验质量。