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또한, LLM 기반 지식 질의응답 시스템은 정보 지원 및 시뮬레이션 기반 의사 결정을 제공할 수 있습니다. 다중 모드 대형 모델의 강점을 활용하여 산업 현장 담당자는 음성 인식, 이미지 처리, 심지어 증강 현실 시나리오를 통해 LLM 어시스턴트와 상호 작용할 수 있습니다.
96 , 101 , 102
이러한 인간-기계 상호 작용 모드는 설계 효율성을 향상시키고 비용을 절감할 수 있습니다. LLM(Layered Leadership Model)을 배터리 제조에 활용하면 자동화 수준을 높이고 생산 공정을 최적화하며 제품 품질을 향상시킬 수 있습니다. Li et al. 103은 그림 8A 에 나타낸 바와 같이 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 통해 배터리 진공 건조 물리 모델을 AgentGPT에 통합했습니다. LLM은 사용자의 질문을 분해하고 작업 세트를 생성한 후, 상세 계산을 위해 이 모델을 능동적으로 활성화합니다. 그런 다음 사용자에게 해당 답변과 정보를 제공합니다. LLM과 물리 모델 간의 협업 시스템은 특정 영역에서 LLM의 시뮬레이션 기능을 향상시킬 뿐만 아니라 셀 제조 공정에서 매개변수 최적화의 효율성도 향상시킵니다. 또한 각 제조 단계의 실시간 품질 모니터링 데이터가 LLM에 피드백되어 지능형 품질 평가 및 적응형 공정 최적화가 가능해집니다.
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