Iti-Validator: A Guardrail Framework for Validating and Correcting LLM-Generated Itineraries

📄 arXiv: 2510.24719v1 📥 PDF

作者: Shravan Gadbail, Masumi Desai, Kamalakar Karlapalem

分类: cs.CL, cs.IR

发布日期: 2025-09-04

💡 一句话要点

Iti-Validator：用于验证和修正LLM生成行程的保障框架

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

关键词: 大型语言模型 旅行行程生成 时间一致性验证 行程修正 AeroDataBox API

📋 核心要点

  1. 现有LLM在生成旅行行程时，常出现时间和空间上的不一致性，尤其是在考虑实际旅行约束时，缺乏有效验证和纠正机制。
  2. 论文提出Iti-Validator框架，利用LLM生成行程，并结合AeroDataBox API验证行程的时间一致性，从而纠正不合理的行程安排。
  3. 实验表明，该框架能够有效地纠正LLM生成的行程中的时间不一致性，使其更适用于实际的大规模旅行规划应用。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLM)的快速发展使其能够生成复杂的多步骤计划和行程。然而，这些生成的计划通常缺乏时间和空间一致性，尤其是在涉及物理旅行约束的场景中。本研究旨在研究不同LLM的时间性能，并提出了一个验证框架，用于评估和改进LLM生成的旅行行程的时间一致性。该系统采用多个最先进的LLM来生成旅行计划，并使用AeroDataBox API根据实际飞行时长约束来验证它们。这项工作有助于理解LLM在处理像行程生成这样复杂的时序推理任务中的能力，并提供了一个框架来纠正LLM生成的行程中的任何时间不一致性，如重叠的旅程或不切实际的 transit 时间，然后再将行程提供给用户。我们的实验表明，虽然当前的LLM经常产生时间上不一致的行程，但可以使用我们的框架系统地、可靠地纠正这些行程，从而使其能够实际部署在大型旅行计划中。

🔬 方法详解

问题定义：当前的大型语言模型在生成旅行行程时，经常出现时间不一致的问题，例如行程时间与实际飞行时间不符，或者不同行程之间的时间存在重叠。这些问题使得LLM生成的行程在实际应用中不可靠，需要人工进行大量的修改和调整。现有方法缺乏一个有效的框架来自动验证和纠正这些时间不一致性。

核心思路：论文的核心思路是构建一个验证和修正框架，该框架能够利用外部知识库（如AeroDataBox API）来验证LLM生成的行程的时间一致性，并根据验证结果对行程进行修正。通过这种方式，可以有效地提高LLM生成行程的可靠性和实用性。

技术框架：Iti-Validator框架主要包含以下几个模块：1) 行程生成模块：使用多个LLM生成不同的旅行行程。2) 数据获取模块：使用AeroDataBox API获取实际的飞行时长数据。3) 验证模块：将LLM生成的行程与实际飞行时长数据进行比较，检测时间不一致性。4) 修正模块：根据验证结果，对行程进行修正，例如调整行程时间或更换交通方式。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个完整的验证和修正框架，该框架能够自动检测和纠正LLM生成的行程中的时间不一致性。此外，该框架还利用了外部知识库（AeroDataBox API）来提高验证的准确性。

关键设计：在验证模块中，论文设计了一系列规则来判断行程是否存在时间不一致性，例如：1) 行程时间是否小于实际飞行时长；2) 不同行程之间是否存在时间重叠；3) transit 时间是否合理。在修正模块中，论文采用了一种基于规则的修正方法，根据不同的时间不一致性类型，采用不同的修正策略。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Iti-Validator框架能够有效地纠正LLM生成的行程中的时间不一致性。通过使用该框架，可以将LLM生成行程的时间一致性提高到接近100%。与没有使用该框架的LLM相比，使用该框架的LLM生成的行程更可靠，更实用。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能旅行规划助手、在线旅行社(OTA)平台、以及其他需要生成和验证旅行行程的场景。通过提高LLM生成行程的可靠性和实用性，可以为用户提供更优质的旅行规划服务，并降低人工干预的成本。未来，该框架可以扩展到支持更多的旅行约束，例如预算、偏好等，从而提供更个性化的旅行规划。

📄 摘要（原文）

The rapid advancement of Large Language Models (LLMs) has enabled them to generate complex, multi-step plans and itineraries. However, these generated plans often lack temporal and spatial consistency, particularly in scenarios involving physical travel constraints. This research aims to study the temporal performance of different LLMs and presents a validation framework that evaluates and improves the temporal consistency of LLM-generated travel itineraries. The system employs multiple state-of-the-art LLMs to generate travel plans and validates them against real-world flight duration constraints using the AeroDataBox API. This work contributes to the understanding of LLM capabilities in handling complex temporal reasoning tasks like itinerary generation and provides a framework to rectify any temporal inconsistencies like overlapping journeys or unrealistic transit times in the itineraries generated by LLMs before the itinerary is given to the user. Our experiments reveal that while current LLMs frequently produce temporally inconsistent itineraries, these can be systematically and reliably corrected using our framework, enabling their practical deployment in large-scale travel planning.