ProMoAI: Process Modeling Tool with Generative AI

Core Concepts

ProMoAI leverages Large Language Models to automate process model generation, optimization, and refinement, simplifying complex workflows for non-experts.

Abstract

1. Abstract: ProMoAI uses Large Language Models (LLMs) for automatic process model generation from text. Incorporates prompt engineering, error handling, and code generation techniques. Supports user feedback for refining process models. 2. Introduction: Traditional process modeling requires expertise and specialized knowledge. LLMs have shown advancements in understanding and generating human-like text. 3. Application Domain: ProMoAI benefits business process management, workflow automation, and systems engineering. Enables rapid prototyping and visualization of workflows. 4. System Overview: Utilizes Partially Ordered Workflow Language (POWL) for process model generation. Employs prompt engineering techniques to guide LLM in accurate process model generation. Implements secure execution environment for generating valid process models. 5. Future Work and Extensions: Designed to be forward-compatible with newer LLM models. Plans to support additional LLMs beyond OpenAI. 6. Example Application: Applied ProMoAI with GPT-4 for an online shop process model. Utilizes POWL to model complex non-hierarchical dependencies. 7. Conclusion: ProMoAI simplifies process modeling by translating natural language descriptions into formal process models. Enhances organizational workflow optimization through AI-driven automation.

Stats

ProMoAI utilizes Large Language Models (LLMs) for process model generation. Currently supports OpenAI LLMs. Plans to support more LLMs in the future.

Quotes

"ProMoAI simplifies the creation of complex process models, opening up new possibilities for optimizing organizational workflows." "LLMs have demonstrated strong capabilities in solving programming tasks and generating executable code."

Key Insights Distilled From

ProMoAI

by Humam Kouran... at arxiv.org 03-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.04327.pdf

Deeper Inquiries

어떻게 ProMoAI는 생성된 프로세스 모델의 보안과 신뢰성을 보장할 수 있을까요?

ProMoAI는 생성된 파이썬 코드의 실행을 제한하여 안전한 환경에서 프로세스 모델을 생성합니다. 이를 위해 정의된 유효성 검사 규칙과 구문을 엄격히 준수하도록 하여 외부 라이브러리나 보안 위험을 초래할 수 있는 구조물을 사용하지 못하도록 합니다. 또한, 생성된 POWL 모델을 페트리넷 및 BPMN 모델로 변환하여 비즈니스 프로세스 관리 분야에서 널리 인정받는 표기법으로 확인 및 내보내기 옵션을 제공합니다.

LLM 기술의 발전이 프로세스 모델 생성의 미래 일관성과 정확성에 어떻게 영향을 미칠 수 있을까요?

LLM 기술의 발전은 복잡한 의존성을 이해하고 모델링하는 능력을 향상시킬 것으로 기대됩니다. 이는 미래 LLM이 복잡한 의존성을 더 잘 이해하고 모델링하여 결과의 일관성을 높일 수 있음을 시사합니다. 더 나아가, 미래 LLM은 복잡한 프로세스 모델링 작업에서 더 높은 정확성을 제공할 것으로 예상됩니다. 이러한 발전은 프로세스 모델 생성의 품질과 효율성을 향상시킬 것으로 기대됩니다.