论文用协商感知混合LLM框架处理冲突意图并提升服务发现效果。
资讯摘要
论文提出一种协商感知的混合LLM框架，用于处理用户以自然语言表达的不完整、高层或自相矛盾的云服务需求。框架先精炼意图并动态检测冲突，再将其结构化为与提供商无关的TOSCA模板，并基于云厂商产品进行确定性匹配检索候选服务；解释阶段与发现阶段出现的冲突均通过多轮自然语言协商解决。作者在70个多样化意图上对比单次与增强提示基线，报告冲突检测和服务发现的召回率与F1均有提升，并消除了虚构的服务报价。
要点速读
- 框架将自然语言意图精炼并结构化为提供商无关的TOSCA模板，再通过确定性匹配检索候选云服务。
- 解释阶段和发现阶段的冲突均通过与用户迭代式自然语言协商解决。
- 在70个意图上对比单次与增强提示基线，作者报告冲突检测与服务发现的召回率和F1提升，且消除了虚构报价。
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采集于 2026/10/31 08:00:18（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。