LLMとプランニングでユーザーの問い合わせを強化する

最近、巨大な言語モデル（LLM）が自然言語を解釈して処理することで、さまざまなタスクを手助けするために人気を集めてるんだ。これらのタスクはしばしば異なるアプリケーションプログラミングインターフェース（API）を利用するんだけど、ユーザーがリクエストする際に必ずしも完全な情報を提供するわけじゃないから、正確な結果を得るのが難しいことがある。この記事では、LLMと論理的推論、計画を組み合わせて、情報が不完全な場合でもユーザーのリクエストをサポートする新しいアプローチについて説明するよ。

#ユーザーの問い合わせの挑戦

お客さんはしばしば、自分が関わっている組織に向けて質問やリクエストを持ってる。これらのリクエストは、データの検索、アドバイスの取得、記録の更新など、幅広い内容を含むことがある。ユーザーが必要な詳細情報をすべて提供しないこともあるから、彼らのリクエストを満たすためにどの追加情報が必要かを見極める方法を見つけるのが重要なんだ。

例えば、ユーザーがフライトを予約したいけど旅行日を言い忘れた場合、その問い合わせは重要な情報を欠いてることになる。従来の方法はこうした不完全な問い合わせを処理するのが難しく、誤った回答や確認のための役に立たない質問につながることが多い。

#現在の解決策とその限界

既存のいくつかのフレームワークは、LLMとAPIを使ってユーザーの問い合わせを扱おうと試みてきた。でも、これらは多くの場合、必要なツールを選んで使用するためにLLMに大きく依存しているから、より大きなAPIセットでの作業が制限されることもある。そのため、実際のアプリケーションにはあまり効果的ではないんだ。

最近のいくつかの研究では、LLMと一緒にプランナーを使うことが探られた。プランナーは出発条件、望ましい結果、可能なアクションを考慮して、ユーザーの問い合わせに対する回答を作成する計画を立てることができる。ただ、ほとんどの方法は完全な問い合わせにしか対応できないから、多くのユーザーリクエストが情報を欠いていることを考えると実用的じゃない。

#私たちのアプローチ

これらの限界を克服するために、私たちの提案する方法はLLMを論理的推論と古典的計画技術と組み合わせているんだ。このアプローチは、ユーザーのリクエストを正確に解釈しながら、欠けている情報を特定することに焦点を当てている。プロセスのステップは以下の通りだよ：

1. ユーザーの問い合わせの翻訳：最初のステップは、ユーザーのリクエストをプランナーが処理できる形式に変換すること。これをLLMを使って問い合わせを中間表現に翻訳することで行う。

2. 論理的推論：問い合わせが中間形式で表現されたら、欠けている情報を推測するために論理的推論を適用する。このステップでは、Answer Set Programming（ASP）というツールを使って理解のギャップを埋めるのに役立てる。

3. 計画の生成：欠けている詳細が特定できたら、APIを使ってユーザーのリクエストに対応するための計画を立てる。この計画には必要に応じて欠けている情報を収集するステップが含まれる。

4. 実行：最終的な計画が実行され、関連するAPIコールが正しい順序で行われて、すべての必要な情報が集められ、最終的にユーザーに回答を提供する。

#アプローチの主要な要素

1. 翻訳のためのLLM：ユーザーのリクエストを中間形式に翻訳するためにLLMを使うことで、モデルが誤った情報を推測する「幻覚」の問題を避けることができる。

2. 論理的推論のためのASP：ASPは、初期のリクエストに含まれていなかった追加の詳細を特定するための強力なツールとして機能する。提供された情報に基づいて論理ルールを適用することで動作する。

3. 古典的計画：プランナーを使うことで、複数のAPIコールを一貫した方法で編成できる。このプランナーは、利用可能なAPIとユーザーのリクエストから導き出された目標の両方を考慮する。

4. 情報収集のための特別なAPI：必要に応じてユーザーや外部ソースから欠けている情報をリクエストするための特別なAPI「getinfoapi」を導入した。このAPIは不完全な問い合わせを効果的に扱うために必要不可欠だよ。

#ユーザーの問い合わせとその表現

ユーザーの問い合わせは幅広く変化する。中には単純なリクエストもあれば、複数の目標やタスクが絡むものもある。これに対処するために、私たちは問い合わせを分解する構造化した方法を開発した：

1. 単一目標のリクエスト：明確な目的が一つのシンプルな問い合わせ、例えば特定の期間の損益報告を求めるようなもの。

2. 複数目標のリクエスト：ユーザーが一度に複数のタスクを達成したい場合など、より複雑なシナリオを含む。

3. 不完全な問い合わせへの対応：欠けているリクエストに直面した際に、このアプローチが輝く。欠けている情報を推測するのではなく、何が不足しているかを特定し、それをユーザーから集めようとするんだ。

#データセットと評価

私たちの方法を評価するために、完全なリクエストと不完全なリクエストのデータセットを作成した。これはLLMを使ってリアルなインタラクションをシミュレートした多様なリクエストを生成することで行った。各ユーザーの問い合わせは期待される出力とともにラベル付けされ、私たちのアプローチの正確性を測定した。

テスト中、LLM、論理的推論、計画の組み合わせが標準のLLMのみのアプローチに比べて大幅に性能を上げ、不完全なリクエストで特にその効果が顕著だった。

#結果と観察

私たちのアプローチをユーザーの問い合わせを扱うためにLLMに完全に依存したベースラインモデルと比較すると、顕著な改善が見られた。完全なリクエストと不完全なリクエストの成功率は95％を超えることが多く、かなりの増加を示した。この改善は以下の要素から来ている：

• LLMを使った問い合わせの正確な翻訳。
• 論理的推論を通じた欠けている情報の効率的な特定。
• 提供された情報に基づいて適応できる現実的な計画を立てるプランナーの能力。

全体として、この統合されたアプローチは、ユーザーのリクエストに対してより信頼性のある回答を可能にし、不完全な情報を扱う際のエラーの可能性を減らすんだ。

#今後の方向性

今のアプローチは効果的だけど、改善すべき点も残ってる。将来の研究は以下の点に焦点を当てるかもしれない：

1. アプローチのスケーリング：組織が成長するにつれて、APIやリクエストの数が増える。これを効率的に管理する方法を見つけるのが重要になるだろう。

2. ユーザーの好み：今のところ、システムはソフトなユーザーの好みを考慮してない。この側面を統合すれば、応答の質が向上するかもしれない。

3. ドメインモデリングの簡素化：APIの正確な仕様が必要なのは時に面倒だから、これを緩和する方法を見つけることで、様々な組織に適応しやすくすることができる。

#結論

つまり、LLM、論理的推論、古典的計画の組み合わせは、不完全なリクエストも含めてユーザーの問い合わせに対応するための強力な解決策を提供している。欠けている情報を積極的に特定して収集することで、この方法はユーザーに正確で関連性のある応答を保証する。AIの分野が進化し続ける中で、こうした革新的な技術は、ユーザーが自然言語を通じて組織とどのようにやり取りするかを向上させる重要な役割を果たすんだ。