Bài báo này đề xuất một mô hình mới, định hình lại bài toán đề xuất đường dẫn (PR) như một bài toán tạo ngôn ngữ tự nhiên để khắc phục những khó khăn về tính cứng nhắc và khái quát hóa của các phương pháp PR hiện có. Chúng tôi đề xuất PathGPT, một hệ thống chuyển đổi dữ liệu đường dẫn hiện có sang định dạng ngôn ngữ tự nhiên, lưu trữ dữ liệu và sau đó tạo đường dẫn bằng cách nhập dữ liệu vào một mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) đã được đào tạo trước thông qua một hệ thống truy xuất thông tin cùng với các yêu cầu của người dùng. Chúng tôi chứng minh rằng hệ thống này cho phép tạo đường dẫn zero-shot thích ứng mà không cần đào tạo lại trong nhiều tình huống khác nhau. Kết quả thực nghiệm sử dụng tập dữ liệu đường dẫn quy mô lớn cho thấy nó vượt trội hơn các phương pháp học máy hiện có.
