DeepSolution: Verbesserung des Entwurfs komplexer technischer Lösungen durch baumbasierte Exploration und bipunktionales Denken

DeepSolution: Boosting Complex Engineering Solution Design via Tree-based Exploration and Bi-point Thinking

February 28, 2025

Autoren: Zhuoqun Li, Haiyang Yu, Xuanang Chen, Hongyu Lin, Yaojie Lu, Fei Huang, Xianpei Han, Yongbin Li, Le Sun

cs.AI

Zusammenfassung

Die Gestaltung von Lösungen für komplexe ingenieurwissenschaftliche Herausforderungen ist entscheidend für menschliche Produktionstätigkeiten. Bisherige Forschungen im Bereich des retrieval-augmentierten Generierens (RAG) haben jedoch Aufgaben im Zusammenhang mit der Entwicklung komplexer ingenieurwissenschaftlicher Lösungen nicht ausreichend behandelt. Um diese Lücke zu schließen, führen wir einen neuen Benchmark, SolutionBench, ein, um die Fähigkeit eines Systems zu bewerten, vollständige und praktikable Lösungen für ingenieurwissenschaftliche Probleme mit mehreren komplexen Einschränkungen zu generieren. Um die Entwicklung komplexer ingenieurwissenschaftlicher Lösungen weiter voranzutreiben, schlagen wir ein neuartiges System, SolutionRAG, vor, das die baumbasierte Exploration und den Zwei-Punkt-Denkmechanismus nutzt, um zuverlässige Lösungen zu generieren. Umfangreiche experimentelle Ergebnisse zeigen, dass SolutionRAG auf dem SolutionBench Spitzenleistungen (State-of-the-Art, SOTA) erzielt, was sein Potenzial unterstreicht, die Automatisierung und Zuverlässigkeit der Gestaltung komplexer ingenieurwissenschaftlicher Lösungen in realen Anwendungen zu verbessern.

English

Designing solutions for complex engineering challenges is crucial in human production activities. However, previous research in the retrieval-augmented generation (RAG) field has not sufficiently addressed tasks related to the design of complex engineering solutions. To fill this gap, we introduce a new benchmark, SolutionBench, to evaluate a system's ability to generate complete and feasible solutions for engineering problems with multiple complex constraints. To further advance the design of complex engineering solutions, we propose a novel system, SolutionRAG, that leverages the tree-based exploration and bi-point thinking mechanism to generate reliable solutions. Extensive experimental results demonstrate that SolutionRAG achieves state-of-the-art (SOTA) performance on the SolutionBench, highlighting its potential to enhance the automation and reliability of complex engineering solution design in real-world applications.