TRIP-PAL: Travel Planning with Guarantees by Combining Large Language Models and Automated Planners
作者: Tomas de la Rosa, Sriram Gopalakrishnan, Alberto Pozanco, Zhen Zeng, Daniel Borrajo
分类: cs.AI
发布日期: 2024-06-14
备注: 9 pages, 5 figures
💡 一句话要点
TRIP-PAL：结合大语言模型与自动规划器，实现有保障的旅行规划
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 旅行规划 大语言模型 自动规划 混合方法 约束满足 用户效用 智能旅游
📋 核心要点
- 现有基于LLM的旅行规划方法，虽然具备领域知识，但生成的计划缺乏连贯性，难以保证约束满足和高质量。
- TRIP-PAL结合LLM和自动规划器，利用LLM处理信息并转化为规划器可用的数据结构，再由规划器生成满足约束的优化方案。
- 实验结果表明，TRIP-PAL在生成旅行计划方面优于单独使用LLM的方法，验证了混合方法的有效性。
📝 摘要（中文）
旅行规划是一项复杂的任务，涉及生成一系列与访问地点相关的行动，这些行动受到约束并旨在最大化用户的满意度。传统方法依赖于用特定形式语言进行问题建模，从网络资源中提取相关的旅行信息，并使用合适的求解器来生成有效的解决方案。作为一种替代方案，最近基于大型语言模型（LLM）的方法直接使用语言从用户请求中输出计划。尽管LLM拥有广泛的旅行领域知识并提供诸如兴趣点和潜在路线之类的高级信息，但当前最先进的模型通常生成的计划缺乏连贯性，未能完全满足约束，并且不能保证生成高质量的解决方案。我们提出了TRIP-PAL，一种结合了LLM和自动规划器优势的混合方法，其中（i）LLM获取并将旅行信息和用户信息转换为可以输入到规划器中的数据结构；（ii）自动规划器生成旅行计划，保证满足约束并优化用户的效用。我们在各种旅行场景中的实验表明，在生成旅行计划时，TRIP-PAL优于LLM。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决旅行规划问题，即在满足用户约束和偏好的前提下，生成最佳的旅行路线和活动安排。现有基于LLM的方法虽然可以直接生成旅行计划，但缺乏对约束的严格保证，并且难以优化用户效用，导致计划质量不高。
核心思路：论文的核心思路是将LLM的知识获取和信息处理能力与自动规划器的约束满足和优化能力相结合。LLM负责理解用户需求、提取相关信息，并将其转化为规划器可以处理的数据结构；自动规划器则负责在满足约束的前提下，生成最优的旅行计划。
技术框架：TRIP-PAL包含两个主要模块：LLM模块和自动规划器模块。首先，LLM模块接收用户请求，从网络资源中提取旅行信息，并将这些信息转化为规划器可以理解的数据结构，例如地点、活动、时间、成本等。然后，自动规划器模块使用这些数据，结合用户约束和偏好，生成满足约束并优化用户效用的旅行计划。
关键创新：TRIP-PAL的关键创新在于将LLM和自动规划器无缝集成，充分利用了两者的优势。与纯LLM方法相比，TRIP-PAL能够保证约束满足和优化用户效用；与传统规划方法相比，TRIP-PAL能够更方便地获取和处理复杂的旅行信息。
关键设计：具体的技术细节包括：如何设计LLM的prompt，使其能够准确地提取旅行信息并转化为规划器可用的数据结构；如何选择合适的自动规划器，并将其与LLM模块进行有效集成；如何定义用户效用函数，以便规划器能够优化用户满意度。论文中可能还涉及一些参数调优和模型训练的细节，但摘要中未明确提及。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验验证了TRIP-PAL的有效性。实验结果表明，在各种旅行场景中，TRIP-PAL生成的旅行计划在约束满足和用户效用方面均优于单独使用LLM的方法。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未给出，需要在论文正文中查找。
🎯 应用场景
TRIP-PAL具有广泛的应用前景，可以应用于智能旅游助手、个性化旅行规划、旅游推荐系统等领域。该研究能够帮助用户更方便地制定高质量的旅行计划，提高旅行体验，并为旅游服务提供商提供更智能的解决方案。未来，该方法可以扩展到其他规划领域，例如物流规划、资源调度等。
📄 摘要（原文）
Travel planning is a complex task that involves generating a sequence of actions related to visiting places subject to constraints and maximizing some user satisfaction criteria. Traditional approaches rely on problem formulation in a given formal language, extracting relevant travel information from web sources, and use an adequate problem solver to generate a valid solution. As an alternative, recent Large Language Model (LLM) based approaches directly output plans from user requests using language. Although LLMs possess extensive travel domain knowledge and provide high-level information like points of interest and potential routes, current state-of-the-art models often generate plans that lack coherence, fail to satisfy constraints fully, and do not guarantee the generation of high-quality solutions. We propose TRIP-PAL, a hybrid method that combines the strengths of LLMs and automated planners, where (i) LLMs get and translate travel information and user information into data structures that can be fed into planners; and (ii) automated planners generate travel plans that guarantee constraint satisfaction and optimize for users' utility. Our experiments across various travel scenarios show that TRIP-PAL outperforms an LLM when generating travel plans.