DeepSolution: 트리 기반 탐색과 이중 포인트 사고를 통한 복잡한 엔지니어링 솔루션 설계 강화

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

February 28, 2025

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

cs.AI

초록

복잡한 공학적 문제에 대한 해결책을 설계하는 것은 인간의 생산 활동에서 매우 중요합니다. 그러나 기존의 검색 강화 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 분야 연구는 복잡한 공학적 해결책 설계와 관련된 과제를 충분히 다루지 못했습니다. 이러한 공백을 메우기 위해, 우리는 복잡한 제약 조건이 있는 공학적 문제에 대해 완전하고 실행 가능한 해결책을 생성하는 시스템의 능력을 평가하기 위한 새로운 벤치마크인 SolutionBench을 소개합니다. 또한, 복잡한 공학적 해결책 설계를 더욱 발전시키기 위해, 트리 기반 탐색과 이중 포인트 사고 메커니즘을 활용하여 신뢰할 수 있는 해결책을 생성하는 새로운 시스템인 SolutionRAG를 제안합니다. 광범위한 실험 결과는 SolutionRAG가 SolutionBench에서 최첨단(State-of-the-Art, SOTA) 성능을 달성함을 보여주며, 이는 실제 응용 프로그램에서 복잡한 공학적 해결책 설계의 자동화와 신뢰성을 향상시킬 수 있는 잠재력을 강조합니다.

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.