Une méthode révolutionnaire pour automatiser les workflows avec les LLM
Cet article présente FlowMind, une nouvelle approche innovante qui exploite les capacités des modèles de langage de grande taille (LLM) pour générer automatiquement des workflows. FlowMind propose une recette générique d’invite pour ancrer le raisonnement des LLM avec des interfaces de programmation application (API) fiables, atténuant ainsi les problèmes de hallucination et préservant la confidentialité des données. Le système intègre également les commentaires des utilisateurs pour améliorer l’adaptabilité des workflows générés. Les auteurs introduisent également un nouveau jeu de données de référence, NCEN-QA, dans le domaine de la finance pour évaluer les performances de FlowMind.
Points clés
- FlowMind est une nouvelle approche qui utilise les LLM pour générer automatiquement des workflows
- La méthode propose une recette d’invite générique pour ancrer le raisonnement des LLM avec des API fiables
- Cela permet d’atténuer les problèmes de hallucination des LLM et de préserver la confidentialité des données
- Le système intègre les commentaires des utilisateurs pour améliorer l’adaptabilité des workflows générés
- Les auteurs ont créé un nouveau jeu de données de référence, NCEN-QA, dans le domaine de la finance pour évaluer FlowMind
- Les expériences montrent que FlowMind surpasse les méthodes de base pour les tâches de questions-réponses sur les fonds
À retenir
FlowMind représente une avancée significative dans l’utilisation des LLM pour la génération automatique de workflows. En combinant une conception d’invites rigoureuse, les commentaires des utilisateurs et un raisonnement ancré et sécurisé, cette approche offre une solution fiable et adaptable pour gérer les tâches spontanées demandées par les utilisateurs. Le jeu de données NCEN-QA fourni ouvre également de nouvelles perspectives pour évaluer et faire progresser la recherche sur la génération de workflows dans le domaine de la finance.
Sources
