Problemlösning är en viktig aspekt i många yrken. Inklusive fabriksmiljöer, där problem kan leda till minskad produktion eller till och med produktionsstopp. Denna studie fokuserar på en specifik domän: en massafabrik i samarbete med SCA Massa. Syftet med studien är att undersöka potentialen av ett frågebesvarande system för att förbättra arbetarnas förmåga att lösa problem genom att förse dem med möjliga lösningar baserat på en naturlig beskrivning av problemet. Detta uppnås genom att ge arbetarna ett naturligt språk gränssnitt till en stor mängd domänspecifika dokument. Mer specifikt så fungerar systemet genom att utöka ChatGPT med domänspecifika dokument som kontext för en fråga. De relevanta dokumenten hittas med hjälp av en retriever, som använder vektorrepresentationer för varje dokument och jämför sedan dokumentens vektorer med frågans vektor. Resultaten visar att system har genererat rätt svar 92% av tiden, felaktigt svar 5% av tiden och inget svar ges 3% av tiden. Slutsatsen av denna studie är att det implementerade frågebesvarande systemet är lovande, speciellt när det används av en expert eller skicklig arbetare som är mindre benägen att vilseledas av felaktiga svar. Dock, på grund av studiens begränsade omfattning så krävs ytterligare studier för att avgöra om systemet är redo att distribueras i verkliga miljöer. / Problem solving is a key aspect in many professions. Including a factory setting, where problems can cause the production to slow down or even halt completely. The specific domain for this project is a pulp factory setting in collaboration with SCA Pulp. This study explores the potential of a question-answering system to enhance workers ability to solve a problem by providing possible solutions from a natural language description of the problem. This is accomplished by giving workers a natural language interface to a large corpus of domain-specific documents. More specifically the system works by augmenting ChatGPT with domain specific documents as context for a question. The relevant documents are found using a retriever, which uses vector representations for each document, and then compares the documents vectors with the question vector. The result shows that the system has generated a correct answer 92% of the time, an incorrect answer 5% of the time and no answer was given 3% of the time. Conclusions drawn from this study is that the implemented question-answering system is promising, especially when used by an expert or skilled worker who is less likely to be misled by the incorrect answers. However, due to the study’s small scale further study is required to conclude that this system is ready to be deployed in real-world scenarios.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:miun-49956 |
| Date | January 2023 |
| Creators | Hammarström, Mathias |
| Publisher | Mittuniversitetet, Institutionen för data- och elektroteknik (2023-) |
| 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 0.0024 seconds