DeepSolution: Impulsionando o Design de Soluções de Engenharia Complexas por meio de Exploração Baseada em Árvores e Pensamento Bi-ponto

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

February 28, 2025

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

cs.AI

Resumo

A concepção de soluções para desafios complexos de engenharia é crucial nas atividades de produção humana. No entanto, pesquisas anteriores no campo de geração aumentada por recuperação (RAG) não abordaram suficientemente tarefas relacionadas ao design de soluções complexas de engenharia. Para preencher essa lacuna, introduzimos um novo benchmark, o SolutionBench, para avaliar a capacidade de um sistema de gerar soluções completas e viáveis para problemas de engenharia com múltiplas restrições complexas. Para avançar ainda mais no design de soluções complexas de engenharia, propomos um sistema inovador, o SolutionRAG, que aproveita a exploração baseada em árvore e o mecanismo de pensamento bi-ponto para gerar soluções confiáveis. Resultados experimentais extensivos demonstram que o SolutionRAG alcança desempenho de última geração (SOTA) no SolutionBench, destacando seu potencial para aprimorar a automação e a confiabilidade do design de soluções complexas de engenharia em aplicações do mundo real.

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.