DecisionFlow: Advancing Large Language Model as Principled Decision Maker
作者: Xiusi Chen, Shanyong Wang, Cheng Qian, Hongru Wang, Peixuan Han, Heng Ji
分类: cs.CL
发布日期: 2025-05-27 (更新: 2025-08-24)
备注: EMNLP 2025 Findings; 25 pages, 15 figures
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
DecisionFlow：提升大语言模型在决策场景中的理性决策能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 决策建模 结构化推理 效用函数 可解释性 高风险领域 决策支持系统 符号推理
📋 核心要点
- 现有大语言模型在决策任务中缺乏结构化思考，决策和理由生成方式脱节，难以保证透明性和可解释性。
- DecisionFlow框架通过构建语义接地的决策空间，并推断潜在效用函数，引导模型进行结构化推理和决策。
- 实验结果表明，DecisionFlow在准确率和结果一致性方面均优于现有方法，为LLM决策支持系统提供了新思路。
📝 摘要（中文）
在医疗和金融等高风险领域，有效的决策不仅需要准确的结果，还需要透明和可解释的推理过程。然而，当前的大语言模型通常缺乏完成此类任务所需的结构化思考，而是以一种脱节的、事后方式生成决策和理由。为了解决这个问题，我们提出了DecisionFlow，一种新颖的决策建模框架，它引导模型对行动、属性和约束的结构化表示进行推理。DecisionFlow不是直接从提示中预测答案，而是构建一个语义上接地的决策空间，并推断一个潜在的效用函数，以透明的、效用驱动的方式评估权衡。这个过程产生与可解释的理由紧密相关的决策，反映了模型的推理。在两个高风险基准测试上的经验结果表明，DecisionFlow不仅比强大的提示基线提高了高达30%的准确率，而且还增强了结果的一致性。我们的工作是将符号推理与LLM集成的一个关键步骤，从而实现更负责任、可解释和可靠的LLM决策支持系统。
🔬 方法详解
问题定义：现有大语言模型在进行复杂决策时，缺乏结构化的推理过程，导致决策过程不透明，难以解释和验证。尤其是在高风险领域，这种不确定性会带来潜在的风险。现有方法通常直接从提示中生成答案，缺乏对行动、属性和约束的显式建模，难以进行有效的权衡和推理。
核心思路：DecisionFlow的核心思路是将决策过程建模为一个结构化的推理过程，通过构建语义接地的决策空间，并推断潜在的效用函数，引导模型进行理性决策。这种方法将决策过程分解为多个步骤，使得模型的推理过程更加透明和可解释。
技术框架：DecisionFlow框架主要包含以下几个阶段：1) 构建决策空间：基于给定的行动、属性和约束，构建一个语义接地的决策空间，表示所有可能的决策选项。2) 推断效用函数：利用大语言模型学习一个潜在的效用函数，用于评估不同决策选项的优劣。3) 决策选择：基于学习到的效用函数，选择效用值最高的决策选项作为最终决策。4) 理由生成：基于决策过程中的中间结果，生成可解释的理由，解释模型做出该决策的原因。
关键创新：DecisionFlow的关键创新在于将决策过程建模为一个结构化的推理过程，并利用大语言模型学习潜在的效用函数。与现有方法相比，DecisionFlow能够更好地捕捉决策过程中的复杂关系，并提供可解释的理由，从而提高决策的透明性和可信度。
关键设计：DecisionFlow框架中，决策空间的构建方式、效用函数的学习方法以及理由生成策略是关键的设计要素。决策空间的构建需要考虑行动、属性和约束之间的关系，效用函数的学习需要利用合适的损失函数进行优化，理由生成需要保证与决策过程的一致性。具体的参数设置和网络结构可能需要根据具体的应用场景进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
DecisionFlow在两个高风险基准测试上取得了显著的性能提升，相较于强大的提示基线，准确率提高了高达30%。此外，DecisionFlow还增强了结果的一致性，表明其能够更好地捕捉决策过程中的复杂关系，并提供更可靠的决策结果。这些实验结果充分证明了DecisionFlow的有效性和优越性。
🎯 应用场景
DecisionFlow具有广泛的应用前景，尤其是在医疗、金融等高风险领域。它可以用于辅助医生进行诊断和治疗决策，帮助金融机构进行风险评估和投资决策。通过提供透明和可解释的决策过程，DecisionFlow可以提高决策的可信度和可靠性，降低潜在的风险。未来，DecisionFlow还可以应用于其他需要复杂决策的领域，例如智能交通、智能制造等。
📄 摘要（原文）
In high-stakes domains such as healthcare and finance, effective decision-making demands not just accurate outcomes but transparent and explainable reasoning. However, current language models often lack the structured deliberation needed for such tasks, instead generating decisions and justifications in a disconnected, post-hoc manner. To address this, we propose DecisionFlow, a novel decision modeling framework that guides models to reason over structured representations of actions, attributes, and constraints. Rather than predicting answers directly from prompts, DecisionFlow builds a semantically grounded decision space and infers a latent utility function to evaluate trade-offs in a transparent, utility-driven manner. This process produces decisions tightly coupled with interpretable rationales reflecting the model's reasoning. Empirical results on two high-stakes benchmarks show that DecisionFlow not only achieves up to 30% accuracy gains over strong prompting baselines but also enhances alignment in outcomes. Our work is a critical step toward integrating symbolic reasoning with LLMs, enabling more accountable, explainable, and reliable LLM decision support systems. Code and data are at https://github.com/xiusic/DecisionFlow.