Generating Structured Plan Representation of Procedures with LLMs

📄 arXiv: 2504.00029v1 📥 PDF

作者: Deepeka Garg, Sihan Zeng, Sumitra Ganesh, Leo Ardon

分类: cs.SE, cs.AI

发布日期: 2025-03-28

💡 一句话要点

提出SOPStruct，利用LLM将标准操作程序转换为结构化决策树表示，提升流程效率。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 标准操作程序 大型语言模型 流程建模 决策树 自动化

📋 核心要点

  1. 现有标准操作程序（SOP）管理面临语言不一致、格式多样和执行困难等挑战，严重影响运营效率。
  2. SOPStruct利用大型语言模型（LLM）将SOP转换为结构化的决策树表示，实现标准化和自动化。
  3. 通过结合确定性（PDDL）和非确定性（LLM）评估，验证了SOPStruct在不同领域SOP上的有效性和鲁棒性。

📝 摘要（中文）

本文旨在解决标准操作程序（SOP）在语言、格式和执行方面存在不一致的问题，这些问题会导致运营效率低下。传统流程建模需要大量的人工、领域专业知识以及对复杂语言（如业务流程建模符号BPMN）的熟悉，这给非技术用户带来了障碍。我们提出了一种名为SOP Structuring (SOPStruct) 的新方法，该方法利用大型语言模型（LLM）将SOP转换为基于决策树的结构化表示。SOPStruct生成跨不同领域的SOP的标准化表示，通过有效捕获任务依赖关系并确保顺序完整性，从而降低认知负荷并提高用户理解力。我们的方法能够利用结构化信息来自动化工作流程并增强人类用户的能力。通过将程序组织成逻辑图，SOPStruct有助于回溯和纠错，为流程优化提供可扩展的解决方案。我们采用了一种新颖的评估框架，将确定性方法与规划领域定义语言（PDDL）相结合来验证图的合理性，并通过LLM进行非确定性评估以确保完整性。我们通过来自不同领域和不同复杂程度的SOP，实证验证了我们基于LLM的结构化SOP表示方法的稳健性。尽管许多组织目前缺乏自动化准备，但我们的研究强调了LLM在简化流程建模方面的变革潜力，为自动化程序优化方面的未来发展铺平了道路。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决标准操作程序（SOP）管理中存在的语言不一致、格式多样以及执行效率低下的问题。现有方法，如人工流程建模或使用BPMN等复杂语言，需要大量的人工干预和专业知识，对于非技术人员来说门槛较高，难以实现大规模应用。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大自然语言理解和生成能力，自动将非结构化的SOP文本转换为结构化的决策树表示。这种结构化表示能够清晰地表达任务之间的依赖关系和执行顺序，从而降低认知负荷，提高用户理解力，并为后续的自动化流程优化奠定基础。

技术框架：SOPStruct的技术框架主要包含以下几个阶段：1) SOP文本输入：接收各种格式的SOP文档作为输入。2) LLM转换：使用预训练的LLM（具体模型未知）将SOP文本转换为决策树结构的中间表示。这一步是核心，需要设计合适的prompt和微调策略。3) 结构化表示：将LLM生成的中间表示转换为标准化的决策树结构，例如使用JSON或其他图结构存储。4) 验证与评估：使用确定性方法（PDDL）和非确定性方法（LLM）对生成的决策树进行验证，确保其合理性和完整性。

关键创新：论文的关键创新在于将LLM应用于SOP的结构化表示，并提出了一种结合确定性和非确定性方法的评估框架。与传统方法相比，SOPStruct无需人工干预，能够自动生成结构化的SOP表示，并且能够通过LLM进行语义层面的验证，从而提高了流程建模的效率和准确性。

关键设计：论文中关于LLM的具体prompt设计、微调策略、以及损失函数等技术细节并未详细描述，属于未知信息。评估框架中，PDDL用于验证决策树的逻辑正确性，而LLM则用于评估决策树的完整性和语义合理性。这种混合评估方法能够更全面地评估SOPStruct的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了SOPStruct在不同领域和复杂程度的SOP上的有效性和鲁棒性。虽然论文中没有给出具体的性能数据，但强调了SOPStruct能够生成合理且完整的结构化SOP表示，并能够通过混合评估框架进行有效验证。实验结果表明，LLM在流程建模方面具有巨大的潜力。

🎯 应用场景

SOPStruct可应用于各种需要标准化操作程序的领域，如制造业、医疗保健、金融服务等。通过自动化流程建模，可以显著提高运营效率、降低错误率，并为流程优化提供数据支持。未来，SOPStruct有望与机器人流程自动化（RPA）等技术结合，实现端到端的自动化。

📄 摘要（原文）

In this paper, we address the challenges of managing Standard Operating Procedures (SOPs), which often suffer from inconsistencies in language, format, and execution, leading to operational inefficiencies. Traditional process modeling demands significant manual effort, domain expertise, and familiarity with complex languages like Business Process Modeling Notation (BPMN), creating barriers for non-techincal users. We introduce SOP Structuring (SOPStruct), a novel approach that leverages Large Language Models (LLMs) to transform SOPs into decision-tree-based structured representations. SOPStruct produces a standardized representation of SOPs across different domains, reduces cognitive load, and improves user comprehension by effectively capturing task dependencies and ensuring sequential integrity. Our approach enables leveraging the structured information to automate workflows as well as empower the human users. By organizing procedures into logical graphs, SOPStruct facilitates backtracking and error correction, offering a scalable solution for process optimization. We employ a novel evaluation framework, combining deterministic methods with the Planning Domain Definition Language (PDDL) to verify graph soundness, and non-deterministic assessment by an LLM to ensure completeness. We empirically validate the robustness of our LLM-based structured SOP representation methodology across SOPs from different domains and varying levels of complexity. Despite the current lack of automation readiness in many organizations, our research highlights the transformative potential of LLMs to streamline process modeling, paving the way for future advancements in automated procedure optimization.