Developing Interactive Tourism Planning: A Dialogue Robot System Powered by a Large Language Model

📄 arXiv: 2312.13545v2 📥 PDF

作者: Katsumasa Yoshikawa, Takato Yamazaki, Masaya Ohagi, Tomoya Mizumoto, Keiya Sato

分类: cs.CL

发布日期: 2023-12-21 (更新: 2023-12-22)

备注: This paper is part of the proceedings of the Dialogue Robot Competition 2023

💡 一句话要点

提出基于大语言模型的交互式旅游规划对话机器人系统，提升旅行规划效率。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 对话系统 大型语言模型 旅游规划 人机交互 任务分解

📋 核心要点

  1. 现有对话系统在复杂任务（如旅行规划）中，人类用户需要承担过多的交互负担，效率较低。
  2. 该论文提出一种基于LLM的对话机器人系统，利用LLM的对话和规划能力，将复杂任务分解为多个子任务。
  3. 该系统在对话机器人竞赛中取得一定成功，验证了其有效性，并揭示了系统面临的挑战。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLMs）迅速普及，并被应用于各种任务，包括对话系统研究。我们的目标是构建一个系统，不仅利用LLMs灵活的对话能力，还利用其先进的规划能力，以减少人类对话者的说话负担，并高效地规划旅行。此外，我们提出了一种将旅行社的复杂任务划分为多个子任务的方法，将每个子任务作为一个单独的阶段进行管理，以有效地完成任务。我们提出的系统在2023年对话机器人竞赛的预赛中获得了第四名，证实了其在一定程度上的成功。我们报告了通过比赛发现的挑战。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决旅游规划对话系统中，用户交互负担过重、规划效率低下的问题。现有方法通常依赖于预定义的规则或简单的对话流程，难以处理用户复杂的旅行需求，导致用户需要进行大量的输入和选择。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）强大的对话能力和规划能力，构建一个智能对话机器人，将复杂的旅行规划任务分解为多个子任务，并逐步引导用户完成规划。通过LLM的推理和生成能力，减少用户的手动输入，提高规划效率。

技术框架：该系统将旅行社的复杂任务分解为多个子任务阶段进行管理。具体的技术框架细节未知，但可以推测其包含以下模块：1）对话管理模块：负责处理用户输入，维护对话状态；2）意图识别模块：识别用户意图，例如查询酒店、预订机票等；3）规划模块：利用LLM的规划能力，生成旅行方案；4）知识库模块：提供旅行相关的信息，例如景点介绍、交通信息等；5）生成模块：将规划结果以自然语言的形式呈现给用户。

关键创新：该论文的关键创新在于将LLM的规划能力引入到旅游规划对话系统中，并提出了一种将复杂任务分解为多个子任务的方法。这种方法可以有效地利用LLM的优势，降低用户交互负担，提高规划效率。

关键设计：论文中没有详细描述关键设计细节，例如LLM的选择、子任务的划分标准、对话流程的设计等。这些细节对于系统的性能至关重要，需要在后续研究中进一步探索。

📊 实验亮点

该系统在2023年对话机器人竞赛的预赛中获得了第四名，证明了基于LLM的旅游规划对话机器人系统的可行性。虽然论文没有提供具体的性能数据，但该结果表明该系统在一定程度上能够有效地完成旅行规划任务，并具备一定的竞争力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能旅游助手、在线旅行社、酒店预订平台等领域，为用户提供个性化、高效的旅行规划服务。未来，该技术还可以扩展到其他复杂任务的对话系统中，例如医疗咨询、金融服务等，具有广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

In recent years, large language models (LLMs) have rapidly proliferated and have been utilized in various tasks, including research in dialogue systems. We aimed to construct a system that not only leverages the flexible conversational abilities of LLMs but also their advanced planning capabilities to reduce the speaking load on human interlocutors and efficiently plan trips. Furthermore, we propose a method that divides the complex task of a travel agency into multiple subtasks, managing each as a separate phase to effectively accomplish the task. Our proposed system confirmed a certain level of success by achieving fourth place in the Dialogue Robot Competition 2023 preliminaries rounds. We report on the challenges identified through the competition.