Исследование неизведанного: Интерфейс на основе чата для персонализированных исследовательских задач

Восход популярности больших языковых моделей (LLM) произвел революцию во взаимодействии пользователей с системами, основанными на знаниях, позволяя чат-ботам синтезировать огромные объемы информации и помогать в выполнении сложных, исследовательских задач. Однако чат-боты на базе LLM часто сталкиваются с трудностями при предоставлении персонализированной поддержки, особенно когда пользователи начинают с неопределенных запросов или не имеют достаточной контекстной информации. В данной статье представляется Коллаборативный Ассистент для Персонализированного Исследования (CARE), система, разработанная для улучшения персонализации в исследовательских задачах путем объединения мультиагентной LLM структуры с организованным пользовательским интерфейсом. Интерфейс CARE включает в себя Панель Чата, Панель Решений и Панель Потребностей, что позволяет итеративно уточнять запросы и динамически генерировать решения. Мультиагентная структура работает совместно для выявления как явных, так и неявных потребностей пользователя, предлагая персонализированные, исполнимые решения. В ходе исследования с участием 22 человек, в котором сравнивались субъекты, CARE постоянно предпочитался базовому чат-боту на основе LLM, с пользователями, хвалившими его способность уменьшать когнитивную нагрузку, вдохновлять на креативность и предоставлять более адаптированные решения. Наши выводы подчеркивают потенциал CARE для преобразования систем на базе LLM из пассивных ретриверов информации в активных партнеров в персонализированном решении проблем и исследовании.