כתבה
arXiv cs.AI ·
AAS-RAIL: השיפור של חיפוש-מחזיר-למידה-במקום-למידה-בזמן-אמת לחידוש נתונים לכרטיסי-תכונות-אסטט
AAS-RAIL: Improving Information Extraction for Asset Administration Shells through Retrieval-Augmented In-Context Learning
AAS-RAIL משפרת את חידוש נתונים לכרטיסי-תכונות-אסטט על ידי חיפוש-מחזיר-למידה-במקום-למידה-בזמן-אמת. המאמר עוסק בשיפור חידוש נתונים לכרטיסי-תכונות-אסטט באמצעות LangGraph.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.07334v1 Announce Type: new Abstract: The Asset Administration Shell (AAS) is a cornerstone of Industry 4.0 and the Digital Product Passport, providing standardized digital representations of industrial assets. While manufacturers already maintain extensive technical product documentation, generating AAS instances from existing product datasheets remains a labor-intensive task because technical information is extracted from heterogeneous document structures and often involves company-specific terminology and conventions. In this work, we present AAS-RAIL, a retrieval-augmented information extraction (IE) approach that automatically generates Asset Administration Shells from PDF product datasheets using large language models (LLMs). Instead of relying on a fixed set of few-shot ex
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית