WikiEdge:ArXiv-2409.02711v1

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本文的基本信息如下：

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摘要：在生成性人工智能領域的發展為公司帶來了許多機會，例如提高客戶服務效率和自動化任務。荷蘭最大的包裹和電子商務公司PostNL希望利用生成性人工智能來增強包裹的追蹤和追蹤溝通。在實習期間，創建了一個最小可行產品（MVP），以展示使用生成性人工智能技術的價值，增強包裹追蹤，分析包裹的旅程，並能夠以易於理解的方式進行溝通。主要目標是開發一個內部的基於大語言模型（LLM）系統，減少對外部平台的依賴，並建立公司內部專門的生成性人工智能團隊的可行性。該多代理LLM系統旨在構建包裹旅程故事，並以更高的效率和準確性識別物流中斷。研究涉及部署一個複雜的AI驅動通信系統，採用增強檢索生成（RAG）以提高響應精度，並優化針對特定領域任務的大語言模型（LLM）。MVP成功實施了一個名為SuperTracy的多代理開源LLM系統。SuperTracy能夠自主管理廣泛的用戶查詢並改善內部知識處理。結果和評估展示了技術創新和可行性，特別是在包裹追蹤和追蹤溝通方面，超出了最初的預期。這些進展突顯了AI驅動解決方案在物流中的潛力，暗示了在PostNL運營框架內進一步改進和更廣泛實施的許多機會。

章節摘要

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這篇論文介紹了一個基於生成性人工智能（Generative AI）的最小可行產品（MVP），名為SuperTracy，旨在提升PostNL公司包裹追蹤的溝通效率。研究的主要目標是開發一個內部基於大型語言模型（LLM）的系統，減少對外部平台的依賴，並驗證在公司內部建立專門的生成性AI團隊的可行性。SuperTracy是一個多代理LLM系統，能夠構建包裹旅程故事，並以更高的效率和準確性識別物流中斷。研究涉及部署一個複雜的AI驅動的通信系統，使用檢索增強生成（RAG）技術提高響應精度，並優化針對特定領域任務的大型語言模型。MVP成功實施了一個多代理開源LLM系統，能夠自主管理廣泛的用戶查詢並改善內部知識處理。結果和評估表明了技術創新和可行性，特別是在包裹追蹤的溝通方面，超出了最初的預期。這些進步突出了AI驅動解決方案在物流領域的潛力，為PostNL的運營框架內的進一步改進和更廣泛實施提供了許多機會。

  1. 引言：介紹了生成性AI為公司帶來的機遇，特別是通過集成AI技術提高物流和郵政部門的客服效率。PostNL作為荷蘭領先的郵政和物流公司之一，利用這些進步來增強包裹追蹤的內外部溝通。本文探討了為PostNL設計的基於生成性AI的多代理大型語言模型系統的發展和實施，旨在促進與包裹相關的查詢。
  2. 文獻研究：探討了生成性AI和ChatGPT、變換器架構和大型語言模型、開源與閉源LLMs、通過微調使LLMs適合特定任務、通過檢索增強生成使LLMs適合特定任務、通過提示工程增強LLMs的輸入、通過量化提高LLMs的性能、通過T5進行物流事件預測、LLMs和多代理系統等主題。
  3. 解決方案：詳細描述了數據和知識發現、數據準備、模型設計、預期模型輸出、整體模型設計、語言檢測和翻譯、物流事件預測、微調LLAMA模型、模型性能優化、多代理設置、提示工程、RAG架構、ETL管道、系統架構總覽、最終產品和用戶界面等步驟。
  4. 評估與討論：雖然SuperTracy還未部署，無法正式測量其技術性能，但實現了輕量級部署、完整的本地集成、與RAG架構的集成等關鍵實施目標。通過人類評估生成的輸出，選擇了8名物流領域的專家對SuperTracy生成的包裹故事進行了基於事實正確性的評價。結果顯示，大多數領域專家對SuperTracy的性能給予了積極評價，75%的生成包裹故事得到了3分或更高的評分。
  5. 結論與未來工作：項目的目標是創建一個能夠展示生成性AI為PostNL帶來的價值的MVP。通過領域專家對SuperTracy的演示和評估，收到了很多積極的反應。SuperTracy的用例激發了供應鏈團隊考慮使用這樣一個系統來改進他們的工作流程，業務利益相關者也進一步探索了部署的可能性。未來的工作取決於範圍，可以是改進MVP，也可以是通過部署擴大規模。改進MVP可能包括提高系統識別和傳達最相關信息的能力，確保敘述的清晰度和準確性。更廣泛的範圍可能是部署SuperTracy並進一步明確其用例。在部署的情況下，重要的是注意數據私隱和安全性，防止與AI系統共享敏感信息，這是在企業中利用LLMs時常見的挑戰。

研究背景

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這篇文獻的背景主要集中在以下幾個方面：

  1. 生成性人工智能（Generative AI）的發展：
    • 生成性AI是一類能夠生成與訓練數據相似的新數據或內容的人工智能算法，包括文本、圖像、音樂和代碼等。
    • 與傳統人工智能不同，生成性AI不僅能夠識別模式和基於現有數據做出決策，還能夠創造全新的、原創的內容。
  2. PostNL在物流和郵政領域的應用：
    • PostNL是荷蘭最大的郵件、包裹和電子商務公司，擁有豐富的歷史和廣泛的業務網絡。
    • 該公司通過整合人工智能技術，顯著提高了客戶服務的效率，尤其是在包裹追蹤和通信方面。
  3. 物流事件序列的複雜性：
    • 物流過程中的每一個事件都被記錄為物流事件，這些事件序列描述了包裹從接收到交付的整個過程。
    • 這些序列可能非常複雜，包含數百到數千種不同的組合，給理解和溝通包裹狀態帶來了挑戰。
  4. 生成性AI在物流追蹤中的應用潛力：
    • PostNL希望利用生成性AI技術，以易於理解的方式解釋複雜的物流事件序列，提高內部和外部通信的效率。
    • 通過開發一個名為SuperTracy的最小可行產品（MVP），研究旨在展示生成性AI在物流追蹤中的價值，並探索在PostNL內部建立專門的生成性AI團隊的可行性。

綜上所述，這篇文獻的背景強調了生成性AI技術在物流領域，特別是在PostNL公司中的潛在應用，以及通過SuperTracy項目實現技術革新和業務流程優化的重要性。

問題與動機

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作者面對的是如何利用生成性人工智能（Generative AI）技術來改進PostNL公司包裹追蹤的溝通效率和準確性的問題。具體問題包括：

    • 如何通過生成性AI技術提高包裹追蹤信息的溝通效率和用戶滿意度。
    • 如何構建一個內部基於大型語言模型（LLM）的系統，減少對外部平台的依賴，並在公司內部建立一個專門的生成性AI團隊的可行性。
    • 如何通過生成性AI技術理解和解釋複雜的物流事件序列，以便以易於理解的方式與消費者溝通包裹的狀態。

研究方法

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這篇論文的工作方法主要圍繞開發和評估一個基於生成式人工智能（Generative AI）的最小可行產品（MVP），名為SuperTracy，用於PostNL的包裹追蹤和通信改進。以下是這部分的主要內容：

  1. 問題陳述（Problem Statement）：
    • 描述了PostNL在包裹追蹤過程中面臨的挑戰，包括如何理解和溝通複雜的物流事件序列。
  2. 研究目標（Research Goal）：
  3. 文獻研究（Literature Study）：
  4. 解決方案設計（Solution Design）：
    • 設計了一個多代理、基於LLM的系統，利用開源LLM模型，如GEMMA 2和LLAMA 3，確保公司數據的安全。
  5. 數據和知識發現（Data and Knowledge Discovery）：
    • 通過與物流事件專家和數據倉庫工程師的訪談，識別現有的數據集，並理解數據背後的操作過程。
  6. 數據準備（Data Preparation）：
    • 包括數據清洗、統計分析、數據轉換和數據分割，以支持後續的分析和模型開發。
  7. 模型設計（Model Design）：
    • 設計了預期的模型輸出，並構建了一個基於RAG架構的系統，以提高響應的準確性和實時數據的使用。
  8. 性能優化（Performance Optimization）：
    • 應用了量化技術和Low-Rank Adaptation（LoRA）技術，以減少模型的內存佔用和計算需求。
  9. 系統架構設計（Architectural Design）：
    • 設計了一個多代理系統，包括接待代理、包裹代理和知識專家代理，以處理不同的用戶查詢。
  10. 最終產品和用戶界面（Final Product and User-Interface）：
    • 集成了所有組件和子模塊，開發了一個用戶友好的Web界面，允許用戶與系統互動。
  11. 評估和討論（Evaluation and Discussion）：
    • 對模型進行了技術評估和人類評估，以確定其在生成包裹故事方面的準確性和相關性。

研究結論

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根據提供的文獻內容，這篇論文的主要結論可以概括如下：

  1. 成功創建MVP SuperTracy：研究成功創建了一個最小可行產品（MVP）SuperTracy，這是一個基於生成式人工智能（Gen-AI）的多代理大型語言模型（LLM）系統，旨在改善PostNL包裹追蹤的溝通。
  2. 技術驗證與創新：通過實施一個複雜的AI驅動通信系統，SuperTracy展示了在包裹追蹤溝通方面的技術創新和可行性，超出了最初的預期。
  3. 物流領域AI應用潛力：研究強調了AI驅動解決方案在物流領域的潛力，為PostNL的操作框架內進一步的精細化和更廣泛的實施提供了機會。
  4. 數據質量的重要性：儘管SuperTracy在模擬物流專家角色方面表現良好，但專家反饋主要集中在輸入數據的質量上，而非LLM模型本身，強調了高質量數據對於高性能LLM系統的基礎性作用。
  5. 未來工作方向：未來的工作將側重於改進SuperTracy系統，確保其只識別和傳達最相關的信息，並在部署時關注數據私隱和安全性。

術語表

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這篇文章的術語表如下：

  • 生成性人工智能（Generative AI）：生成性人工智能是一類能夠生成與訓練數據相似的新數據或內容的人工智能算法。
  • 多代理系統（Multi-Agent Systems）：多代理系統是由多個具有不同能力和專業知識的代理組成的系統，這些代理能夠通過交互模擬複雜現實世界環境。
  • 大型語言模型（Large Language Models, LLMs）：大型語言模型是使用變換器架構訓練的人工智能模型，能夠理解和生成類似人類的語言。
  • 檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）：檢索增強生成是一種通過從外部知識庫中實時檢索相關文檔片段來增強大型語言模型的方法。
  • 量化（Quantization）：量化是一種減少神經網絡內存佔用和計算需求的技術，通常涉及將模型參數的精度從32位浮點數降低到更低的位寬表示。
  • 自注意力機制（Self-Attention Mechanism）：自注意力機制是變換器模型中的一種機制，允許模型學習輸入序列中每個詞的重要性，無論其位置如何。
  • 編碼器-解碼器結構（Encoder-Decoder Structure）：編碼器-解碼器結構是變換器模型中的一種結構，其中編碼器和解碼器都使用自注意力和前饋神經網絡。
  • 物流事件（Logistic Events）：物流事件是物流過程中記錄的各種情況的代碼，代表包裹在PostNL網絡中從接收到交付的旅程。
  • 數碼化轉型（Digital Transformation）：數碼化轉型是企業利用數碼技術來改造其業務模式和流程的過程，以提高效率和競爭力。
  • 生成性預訓練變換器（Generative Pre-trained Transformer, GPT）：生成性預訓練變換器是一種基於變換器模型的生成性人工智能，能夠生成新的文本數據。
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