DeepSolution: ツリーベースの探索と双方向思考による複雑なエンジニアリングソリューション設計の強化

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

February 28, 2025

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

cs.AI

要旨

複雑なエンジニアリング課題に対するソリューション設計は、人間の生産活動において極めて重要である。しかし、これまでの検索拡張生成（RAG）分野の研究では、複雑なエンジニアリングソリューションの設計に関連するタスクに十分に対応できていなかった。このギャップを埋めるため、我々は新しいベンチマーク「SolutionBench」を導入し、複数の複雑な制約を伴うエンジニアリング問題に対して、完全かつ実現可能なソリューションを生成するシステムの能力を評価する。さらに、複雑なエンジニアリングソリューションの設計を進化させるため、木構造探索と二点思考メカニズムを活用した新しいシステム「SolutionRAG」を提案する。大規模な実験結果は、SolutionRAGがSolutionBenchにおいて最先端（SOTA）の性能を達成し、現実世界のアプリケーションにおける複雑なエンジニアリングソリューション設計の自動化と信頼性を向上させる可能性を示している。

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.