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公開番号2025098974
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-02
出願番号2024220742
出願日2024-12-17
発明の名称大規模言語モデルエージェント指向アーキテクチャを使用する研究計画のアイデア化のためのシステムおよび方法
出願人タタコンサルタンシーサービシズリミテッド,TATA Consultancy Services Limited
代理人個人
主分類G06Q 50/10 20120101AFI20250625BHJP(計算;計数)
要約【課題】大規模言語モデル(LLM)エージェント指向アーキテクチャを使用する研究計画のアイデア化システム及び方法を提供する。
【解決手段】同僚ペルソナ並びに指導者ペルソナを有するLLMエージェント指向アーキテクチャを使用して、アイデア化過程をエミュレートする動機づけ妥当性確認及び方法合成を実行する方法であって、ユーザを対話形式で研究計画書を作り上げることに従事させる。研究計画書は、LLMエージェント指向アーキテクチャのエージェントが遂行する複数のタスクに基づき、妥当性を確認した動機づけ及び研究課題に対処している1組の解決手段を備える。
【効果】LLMの幻覚を軽減し、回答不能性に対処し、2段階の様態に基づく検索を使用して実際的な価値がある結果を確実にする。2段階の第1の段階は偽陰性を低減し偽陽性を補正するより高い再現率を導入し、第2の段階はより正確で微調整された様態に基づく検索を提供する。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
プロセッサ実装方法（２００）であって、
入出力インタフェースを介して、ユーザからの入力として研究計画書を受け取るステップ（２０２）であって、前記研究計画書は、研究課題および前記研究課題の背景にある動機づけの高水準記述を表現するテキストを備える受け取るステップと、
１つまたは複数のハードウェアプロセッサを介して、大規模言語モデル（ＬＬＭ）エージェント指向アーキテクチャへの問合せとして前記研究計画書を入力するステップ（２０４）であって、前記ＬＬＭエージェント指向アーキテクチャは、互いに、ならびに前記ユーザ、第１のデータリポジトリ、および第２のデータリポジトリと対話する第１のエージェントおよび第２のエージェントを備えるステップと、
前記１つまたは複数のハードウェアプロセッサを介して、前記ＬＬＭエージェント指向アーキテクチャを使用して、前記問合せに対して、前記第１のエージェントがタスクの第１のタイプを遂行できるように、かつ前記第２のエージェントがタスクの第２のタイプを遂行できるようにするステップ（２０６）と、
前記１つまたは複数のハードウェアプロセッサを介して、前記第１のエージェントが遂行する前記タスクの第１のタイプおよび前記第２のエージェントが遂行する前記タスクの第２のタイプに基づき、妥当性を確認した動機づけ、および前記研究課題に対処する１組の妥当な解決手段と共に、修正研究計画書を得るステップ（２０８）であって、前記妥当性を確認した動機づけは、前記研究課題の背景にある前記動機づけに対処する複数の先行する研究文書で識別した複数のギャップに基づき繰り返し更新される得るステップと
を備えるプロセッサ実装方法（２００）。
続きを表示（約 3,900 文字）【請求項２】
前記第１のエージェントが遂行する前記タスクの第１のタイプは、（ｉ）前記研究計画書から関連情報を抽出するステップ、（ｉｉ）前記関連情報から複数の関連質問を生成するステップ、（ｉｉｉ）前記第１のデータリポジトリから、前記研究計画書のベクトル表現を使用して、前記研究計画書との類似性を有する複数の上位Ｋの研究文書を検索するステップ、および（ｉｖ）前記第２のデータリポジトリから、前記ＬＬＭエージェント指向アーキテクチャの構文解析プログラムおよびインデクサ（ｉｎｄｅｘｅｒ）の機能性を使用して作成した、前記複数の上位Ｋの研究文書の各々の複数の段落チャンクを得るステップ
のうち少なくとも１つを備える、請求項１に記載のプロセッサ実装方法（２００）。
【請求項３】
前記第２のエージェントが遂行する前記タスクの第２のタイプは、（ｉ）前記研究課題の背景にある前記動機づけに対処する前記複数の先行する研究文書で複数のギャップを識別するステップ、（ｉｉ）前記研究課題に対処する前記１組の妥当な解決手段を識別するステップ、および（ｉｉｉ）複数の先行する研究文書で識別した前記複数のギャップ、および前記研究課題に対処する前記１組の妥当な解決手段に基づき、前記研究計画書を書き直すステップのうち少なくとも１つを備える、請求項１に記載のプロセッサ実装方法（２００）。
【請求項４】
前記研究課題に対処する前記１組の妥当な解決手段は、
前記研究計画書で規定した前記研究課題を複数の副課題に分解し、
１組の幻覚を感じた課題を排除するように、前記複数の副課題から前記副課題のサブセットを識別し、
前記副課題の前記サブセットのベクトル表現に基づき、前記第１のデータリポジトリから、前記副課題の前記サブセットの各々との類似性を有する複数の上位Ｋの研究文書を検索し、
記憶し前記第２のデータリポジトリから検索した前記複数の上位Ｋの研究文書の各々から１つまたは複数の関連テキストを抽出することにより、前記副課題の前記サブセットから得た各副課題に対処するための１組の妥当な解決手段を決定し、
前記複数の上位Ｋの研究文書を検索して前記１組の妥当な解決手段を識別するステップを繰り返し遂行して、類似する副課題のサブセットおよび対応する１組の妥当な解決手段からなる統合リストを生成し、
前記類似する副課題のサブセットおよび前記対応する１組の妥当な解決手段からなる前記統合リストを使用して、前記研究課題に対処する前記１組の妥当な解決手段を識別すること
により識別される、請求項１に記載のプロセッサ実装方法（２００）。
【請求項５】
システム（１００）であって、
命令を記憶するメモリ（１０２）と、
１つまたは複数の通信インタフェース（１０６）と、
前記１つまたは複数の通信インタフェース（１０６）を介して前記メモリ（１０２）に連結した１つまたは複数のハードウェアプロセッサ（１０４）と
を備え、前記１つまたは複数のハードウェアプロセッサ（１０４）は、前記命令により、
ユーザからの入力として、研究課題および前記研究課題の背景にある動機づけの高水準記述を表現するテキストを備える研究計画書を受け取り、
互いに、ならびに前記ユーザ、第１のデータリポジトリ、および第２のデータリポジトリと対話する第１のエージェントおよび第２のエージェントを備える大規模言語モデル（ＬＬＭ）エージェント指向アーキテクチャへの問合せとして前記研究計画書を入力し、
前記前記ＬＬＭエージェント指向アーキテクチャを使用して、前記問合せに対して、前記第１のエージェントがタスクの第１のタイプを遂行できるように、かつ前記第２のタイプのエージェントがタスクの第２のタイプを遂行できるようにし、
前記第１のエージェントが遂行する前記タスクの第１のタイプおよび前記第２のエージェントが遂行する前記タスクの第２のタイプに基づき、妥当性を確認した動機づけ、および前記研究課題に対処する１組の妥当な解決手段と共に、前記研究課題の背景にある前記動機づけに対処する前記複数の先行する研究文書で識別した複数のギャップに基づき繰り返し更新した修正研究計画書を得る
ように構成されるシステム（１００）。
【請求項６】
前記第１のエージェントが遂行する前記タスクの第１のタイプは、（ｉ）前記研究計画書から関連情報を抽出するステップ、（ｉｉ）前記関連情報から複数の関連質問を生成するステップ、（ｉｉｉ）前記研究計画書のベクトル表現を使用して、前記第１のデータリポジトリから、前記研究計画書との類似性を有する複数の上位Ｋの研究文書を検索するステップ、および（ｉｖ）前記第２のデータリポジトリから、前記ＬＬＭエージェント指向アーキテクチャの構文解析プログラムおよびインデクサの作業の流れの機能性を使用して作成した、前記複数の上位Ｋの研究文書の各々の複数の段落チャンクを得るステップのうち少なくとも１つを備える、請求項５に記載のシステム（１００）。
【請求項７】
前記第２のエージェントが遂行する前記タスクの第２のタイプは、（ｉ）前記研究課題の背景にある前記動機づけに対処する前記複数の先行する研究文書で複数のギャップを識別するステップ、（ｉｉ）前記研究課題に対処する前記１組の妥当な解決手段を識別するステップ、および（ｉｉｉ）前記複数の先行する研究文書で識別した前記複数のギャップ、および前記研究課題に対処する前記１組の妥当な解決手段に基づき、前記研究計画書を書き直すステップのうち少なくとも１つを備える、請求項５に記載のシステム（１００）。
【請求項８】
前記研究課題に対処する前記１組の妥当な解決手段は、
前記研究計画書で規定した前記研究課題を複数の副課題に分解し、
１組の幻覚を感じた課題を排除するように、前記複数の副課題から前記副課題のサブセットを識別し、
前記第１のデータリポジトリから、前記副課題の前記サブセットのベクトル表現に基づき、前記副課題の前記サブセットの各々との類似性を有する複数の上位Ｋの研究文書を検索し、
記憶し前記第２のデータリポジトリから検索した前記複数の上位Ｋの研究文書の各々から１つまたは複数の関連テキストを抽出することにより、前記副課題の前記サブセットからから得た各副課題に対処するための１組の妥当な解決手段を決定し、
前記複数の上位Ｋの研究文書を検索して前記１組の妥当な解決手段を識別するステップを繰り返し遂行して、類似する副課題のサブセットおよび対応する１組の妥当な解決手段からなる統合リストを生成し、
前記類似する副課題のサブセットおよび前記対応する１組の妥当な解決手段からなる前記統合リストを使用して、前記研究課題に対処する前記１組の妥当な解決手段を識別すること
により識別される、請求項５に記載のシステム（１００）。
【請求項９】
１つまたは複数の命令を備える１つまたは複数の非一時的機械可読情報記憶媒体であって、前記命令は、１つまたは複数のハードウェアプロセッサにより実行されたとき、
ユーザからの入力として、研究課題および前記研究課題の背景にある動機づけの高水準記述を表現するテキストを備える研究計画書を受け取るステップと、
互いに、ならびに前記ユーザ、第１のデータリポジトリ、および第２のデータリポジトリと対話する第１のエージェントおよび第２のエージェントを備える大規模言語モデル（ＬＬＭ）エージェント指向アーキテクチャへの問合せとして前記研究計画書を入力するステップと、
前記前記ＬＬＭエージェント指向アーキテクチャを使用して、前記問合せに対して、前記第１のエージェントがタスクの第１のタイプを遂行できるようにし、かつ前記第２のエージェントがタスクの第２のタイプを遂行できるようするステップと、
前記第１のエージェントが遂行する前記タスクの第１のタイプおよび前記第２のエージェントが遂行する前記タスクの第２のタイプに基づき、妥当性を確認した動機づけ、および前記研究課題に対処する解決手段と共に、修正研究計画書を得るステップであって、前記妥当性を確認した動機づけは、前記研究課題の背景にある前記動機づけに対処する複数の研究文書で識別した複数のギャップに基づき繰り返し更新されるステップと
を生じさせる１つまたは複数の非一時的機械可読情報記憶媒体。
【請求項１０】
前記第１のエージェントが遂行する前記タスクの第１のタイプは、（ｉ）前記研究計画書から関連情報を抽出するステップ、（ｉｉ）前記関連情報から複数の関連質問を生成するステップ、（ｉｉｉ）前記第１のデータリポジトリから、前記研究計画書のベクトル表現を使用して、前記研究計画書との類似性を有する複数の上位Ｋの研究文書を検索するステップ、および（ｉｖ）前記第２のデータリポジトリから、前記ＬＬＭエージェント指向アーキテクチャの構文解析プログラムおよびインデクサの機能性を使用して作成した、前記複数の上位Ｋの研究文書の各々の複数の段落チャンクを得るステップのうち少なくとも１つを備える、請求項９に記載の１つまたは複数の非一時的機械可読情報記憶媒体。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
（関連出願の相互参照）
本出願は、２０２３年１２月２０日に提出したインド特許出願公開第２０２３２１０８７４４１号明細書（特許文献１）の優先権を主張する。
続きを表示（約 3,100 文字）【０００２】
本明細書の本開示は、一般に研究計画のアイデア化（ｉｄｅａｔｉｏｎ）の分野に関し、より詳細には、大規模言語モデルエージェント指向アーキテクチャを使用する研究計画のアイデア化のためのシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
研究は、あらゆる分野で速いペースで行われ、科学論文および研究論文は、多数のウェブサイトで指数的に増大している。個々の研究者または小規模の研究グループが、関心のある分野で起こっているこの情報爆発および絶え間ない増大の動きを追うことは困難である。アイデア化から始まり実験法および結果の分析まで、文献を用いて絶えず評価して研究のライフサイクルのさまざまな段階で新規性を確実にすることは、それ自体骨の折れる仕事になってきた。これには、さまざまな段階で適切な入力で補うことにより研究のライフサイクルを加速するように研究者の手助けをするツールが必要とされる。研究のライフサイクルのさまざまな段階の間に研究者を支援するためのいくつかのツールが提案されてきた。しかしながら、これらのツールは、主に関連文献の検索および推薦、草稿の査読および論評、および研究原稿の執筆などの仕事に的を絞っている。研究のライフサイクルの骨の折れるアイデア化段階の間に研究者を支援するように具体的に設計されたツールの可用性が著しく欠如している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
インド特許出願公開第２０２３２１０８７４４１号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本開示の実施形態は、従来のシステムで本発明者らが認識した上述の技術的課題の１つまたは複数に対する解決手段として技術的改善を提示する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
たとえば、一実施形態では、プロセッサ実装方法を提供する。プロセッサ実装方法は、入出力インタフェースを介して、ユーザからの入力として研究計画書を受け取るステップであって、研究計画書は、研究課題および研究課題の背景にある動機づけの高水準記述を表現するテキストを備えるステップと、１つまたは複数のハードウェアプロセッサを介して、大規模言語モデル（ｌａｒｇｅｌａｎｇｕａｇｅｍｏｄｅｌ、ＬＬＭ）エージェント指向アーキテクチャへの問合せとして研究計画書を入力するステップであって、ＬＬＭエージェント指向アーキテクチャは、互いに、ならびにユーザ、第１のデータリポジトリ、および第２のデータリポジトリと対話する第１のエージェントおよび第２のエージェントを備えるステップと、１つまたは複数のハードウェアプロセッサを介して、ＬＬＭエージェント指向アーキテクチャを使用して、問合せに対して、第１のエージェントがタスクの第１のタイプを遂行できるようにし、第２のエージェントがタスクの第２のタイプを遂行できるようにするステップと、１つまたは複数のハードウェアプロセッサを介して、第１のエージェントが遂行するタスクの第１のタイプおよび第２のエージェントが遂行するタスクの第２のタイプに基づき、妥当性を確認した動機づけ、および研究課題に対処する１組の妥当な解決手段と共に、修正研究計画書を得るステップであって、妥当性を確認した動機づけは、研究課題の背景にある動機づけに対処する複数の先行する研究文書で識別した複数のギャップ（ｇａｐ、欠落しているもの）に基づき繰り返し更新されるステップとを備える。
【０００７】
別の様態では、システムを提供する。システムは、命令を記憶するメモリと、１つまたは複数の通信インタフェースと、１つまたは複数の通信インタフェースに連結した１つまたは複数のハードウェアプロセッサとを備え、１つまたは複数のハードウェアプロセッサは、命令により、研究課題および研究課題の背景にある動機づけの高水準記述を表現するテキストを備える研究計画書をユーザからの入力として受け取り、互いに、ならびにユーザ、第１のデータリポジトリ、および第２のデータリポジトリと対話する第１のエージェントおよび第２のエージェントを備える大規模言語モデル（ＬＬＭ）エージェント指向アーキテクチャへの問合せとして研究計画書を入力し、ＬＬＭエージェント指向アーキテクチャを使用して、問合せに対して、第１のエージェントがタスクの第１のタイプを遂行できるようにし、第２のエージェントがタスクの第２のタイプを遂行できるようにし、第１のエージェントが遂行するタスクの第１のタイプおよび第２のエージェントが遂行するタスクの第２のタイプに基づき、妥当性を確認した動機づけ、および研究課題に対処する１組の妥当な解決手段と共に、修正研究計画書を得るように構成され、妥当性を確認した動機づけは、研究課題の背景にある動機づけに対処する複数の先行する研究文書で識別した複数のギャップに基づき繰り返し更新される。
【０００８】
さらに別の様態では、非一時的コンピュータ可読媒体を提供する。非一時的コンピュータ可読媒体は、命令により、研究課題および研究課題の背景にある動機づけの高水準記述を表現するテキストを備える研究計画書をユーザからの入力として受け取り、互いに、ならびにユーザ、第１のデータリポジトリ、および第２のデータリポジトリと対話する第１のエージェントおよび第２のエージェントを備える大規模言語モデル（ＬＬＭ）エージェント指向アーキテクチャへの問合せとして研究計画書を入力し、ＬＬＭエージェント指向アーキテクチャを使用して、問合せに対して、第１のエージェントがタスクの第１のタイプを遂行できるようにし、第２のエージェントがタスクの第２のタイプを遂行できるようにし、第１のエージェントが遂行するタスクの第１のタイプおよび第２のエージェントが遂行するタスクの第２のタイプに基づき、妥当性を確認した動機づけ、および研究課題に対処する１組の妥当な解決手段と共に、修正研究計画書を得るように構成され、妥当性を確認した動機づけは、研究課題の背景にある動機づけに対処する複数の先行する研究文書で識別した複数のギャップに基づき繰り返し更新される。
【０００９】
本開示の実施形態によれば、第１のエージェントが遂行するタスクの第１のタイプは、（ｉ）研究計画書から関連情報を抽出するステップ、（ｉｉ）関連情報から複数の関連質問を生成するステップ、（ｉｉｉ）第１のリポジトリから、研究計画書のベクトル表現を使用して、研究計画書との類似性を有する複数の上位Ｋの研究文書を検索するステップ、および（ｉｖ）第２のリポジトリから、ＬＬＭエージェント指向アーキテクチャの構文解析プログラムおよびインデクサ（ｉｎｄｅｘｅｒ）を使用して作成した、複数の上位Ｋの研究文書の各々の複数の段落チャンクを得るステップのうち少なくとも１つを備える。
【００１０】
本開示の実施形態によれば、第２のエージェントが遂行するタスクの第２のタイプは、（ｉ）研究課題の背景にある動機づけに対処する複数の先行する研究文書で複数のギャップを識別するステップ、（ｉｉ）研究課題に対処する１組の妥当な解決手段を識別するステップ、および（ｉｉｉ）複数の先行する研究文書で識別した複数のギャップ、および研究課題に対処する１組の妥当な解決手段に基づき、研究計画書を書き直すステップのうち少なくとも１つを備える。
（【００１１】以降は省略されています）

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