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最近，BPM社区已开始尝试LLMS以提取过程信息并从自然文本中生成工艺模型，并采用[1,2,2,3,4,5]等方法。这些作品表明了该任务的LLMS有希望的功能。在宣传[6，7]中，文献中也有一个在线工具1。该工具不仅允许初始生成文本的过程模型。它还提供了用于完善生成模型的反馈循环。促销表示该任务的LLMS具有很高的潜力。但是，应用的提示策略和中间格式的使用费显着高。首次尝试该工具时，我们生成了一个三步过程，并具有两个反馈循环的迭代。使用GPT-4的OpenAI API费用为0.8美元。虽然当前的GPT-4O模型更具成本效益，但我们认为应该优化此类系统以有效地使用LLM资源来降低成本，同时保持高质量的输出。我们建议，优化的系统可以使过程建模可能民主化，或者至少使更广泛的受众访问过程建模。因此，我们已经在[8]中开发了自己的方法，该方法着重于所需的令牌数量的建模成本。
Digi-nose第2部分：使用传感器技术提高数字鼻系统的准确性和效率，以尽早发现森林变化
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