This thesis presents the design and implementation of a generative Artificial Intelligence (AI)-based decision-support interface applied to the domain of pub- lic transport leveraging both offline and logged data from both past records and real-time updates. The AI assistant system was developed leveraging pre- trained Large Language Models (LLMs) together with Retrieval Augmented Generation (RAG) and the Function Calling Application Programming Inter- face (API), provided by OpenAI, for automating the process of adding knowl- edge to the LLM. Challenges such as formatting and restructuring of data, data retrieval methodologies, accuracy and latency were considered. The result is an AI assistant which can have a conversation with users, answer questions re- garding departures, arrivals, specific vehicle trips, and other questions relevant within the domain of the dataset. The AI assistant system has also been devel- oped to provide client-side actions that integrate with the user interface, enabling interactive elements such as clickable links to trigger relevant actions based on the content provided Different LLMs, including GPT-3.5 and GPT-4 with different temperatures, were compared and evaluated with a pre-defined set of questions paired with a respective ground truth. By adopting a conversational approach, the project aims to streamline infor- mation extraction from extensive datasets, offering a more flexible and feedback- oriented alternative to manual search and filtering processes. This way, traffic managers adapt and operate more efficiently. The traffic managers will also re- main informed about small disturbances and can act accordingly faster and more efficient. The project was conducted at Gaia Systems AB, Norrköping, Sweden. The project primarily aims to enhance the workflow of traffic managers utiliz- ing Gaia’s existing software for public transport management within Östgöta- trafiken. / Denna avhandling presenterar designen och implementationen av en generativ Artificiell Intelligens (AI)-baserad beslutsstödsgränssnitt applicerad på området för kollektivtrafik, utnyttjande både offline och loggad data från både tidigare händelser och realtidsuppdateringar. AI-assistentsystemet utvecklades med hjälp av Large Language Models (LLM) tillsammans med Retrieval Augmented Generation (RAG) och Function Calling API, tillhandahållet av OpenAI, för att automatisera processen att lägga till kunskap till en LLM. Utmaningar som formatering och omstrukturering av data, datahämtningsmetoder, noggrannhet och latens beaktades. Resultatet är en AI-assistent som kan ha en konversation med användare, svara på frågor om avgångar, ankomster, specifika fordonsturer och andra frågor relevanta inom datamängdens område. AI-assistentsystemet har också utvecklats för att tillhandahålla Client Actions som integreras med användargränssnittet, vilket möjliggör interaktiva element som klickbara länkar för att utlösa relevanta åtgärder baserade på den tillhandahållna innehållet. Olika LLM, inklusive GPT-3.5 och GPT-4 med olika temperaturer, jämfördes och utvärderades med en fördefinierad uppsättning frågor parat med en respektive sanning. Genom att använda en konversationell metod syftar projektet till att effektivisera informationsutvinning från omfattande datamängder och erbjuder ett mer flexibelt och feedbackorienterat alternativ till manuella sök- och filtreringsprocesser. På detta sätt kan trafikledare anpassa sig och arbeta mer effektivt. Trafikledarna kommer också att hållas informerade om mindre störningar och kan agera snabbare och mer effektivt. Projektet genomfördes på Gaia Systems AB, Norrköping, Sverige. Projektet syftar främst till att förbättra arbetsflödet för trafikförvaltare som använder Gaia's befintlig programvara för kollektivtrafikhantering inom Östgötatrafiken.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:liu-204561 |
| Date | January 2024 |
| Creators | Karlstrand, Jakob, Nielsen, Axel |
| Publisher | Linköpings universitet, Institutionen för teknik och naturvetenskap |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0035 seconds