Core Concepts
Ein neuartiges KI-Agenten-Modell, das den gesamten Prozess der systematischen Literaturrecherche automatisiert, um die Effizienz und Genauigkeit zu steigern.
Abstract
Das Forschungsteam hat ein KI-Agenten-Modell entwickelt, das den gesamten Prozess der systematischen Literaturrecherche automatisiert. Das Modell besteht aus mehreren spezialisierten Agenten, die zusammenarbeiten, um den Forschungsprozess zu streamlinen:
- Der Planungsagent generiert präzise Suchbegriffe und Forschungsfragen basierend auf der Eingabe des Nutzers.
- Der Literaturidentifikationsagent nutzt die Suchbegriffe, um relevante Publikationen aus Datenbanken abzurufen.
- Der Datenextraktionsagent wendet Einschluss- und Ausschlusskriterien an, um die Literatur weiter zu verfeinern, und extrahiert dann die wichtigsten Informationen.
- Der Datenkompilationsagent analysiert die extrahierten Daten in Bezug auf die Forschungsfragen und erstellt einen Abschlussbericht.
Das Modell wurde von 10 erfahrenen Forschern aus der Softwareentwicklung evaluiert, die es als effizient und genau bewerteten. Das Team plant, das Modell auf der SANER 2024 Konferenz vorzustellen und es weiteren 50 Praktikern und Forschern zur Bewertung zur Verfügung zu stellen, um es weiter zu verbessern.
Stats
"Wie wurden Große Sprachmodelle in verschiedenen Aspekten des Softwareentwicklungsprozesses genutzt?"
"Welche Herausforderungen und Einschränkungen gibt es bei der Übernahme und Umsetzung von Großen Sprachmodellen in der Softwareentwicklung?"
Quotes
"Unser Beitrag kann wie folgt zusammengefasst werden:
Wir schlagen ein neuartiges Multi-KI-Agenten-Modell vor, das Große Sprachmodelle nutzt, um den Prozess der systematischen Literaturrecherche zu automatisieren und so die Effizienz und Genauigkeit deutlich zu erhöhen.
Unser Modell wurde von zehn erfahrenen Softwareentwicklungsforschern und -praktikern evaluiert, die seine Wirksamkeit bestätigten und Einblicke für weitere Verbesserungen lieferten.
Wir planen, die Bewertung auf 30 weitere Praktiker und Forscher auszuweiten und das Modell auf der SANER 2024 Konferenz in Rovaniemi (Finnland) für ein breiteres Testen und Feedback vorzustellen."