Development of a PCG with a LLM as an inference engine and an ontology to aid the creative process

When creating a story, there is a valuable world-building process to be engaged with. This project presents the development of a Procedural Content Generator to aid in this process. This is done with the use of quantized LLM model, hosted in a local computer (with limited capacity), as an inference engine of our structure, based on Knowledge-Based Systems (KBS). We also make use of an ontology to represent the various elements of a story, and act as the permanence and knowledge of our KBS. The Procedural Content Generator obtained starts from an initial ontology, which represents a story in some point of it's course. From there it starts a looping structure in which the program has the ability to choose a sub-pipeline, which are the means through which the program expands on the story. It keeps adding content onto the ontology until the program considers that it sufficiently expanded the original ontology, after which it stops the execution. To achieve results gotten, we first made a series of experiments with the LLM to see the capacities and limitations of the model. This experiments include tasks of categorization in personalized simple categories and contextual content generation in relation to one or two pre-existing elements of a story, in between others. This document presents both the experiments done with the LLM to achieve useful results and the finally designed pipeline that would be developed.
A l'hora de crear una història, hi ha un valuós procés de construcció del món en el què un es pot involucrar. Aquest projecte presenta el desenvolupament d'un Generador de Contingut Procedimental per ajudar en aquest procés. Això es fa amb l'ús d'un model LLM quantitzat, utilitzat en un ordinador local (amb capacitat limitada), com a motor d'inferència de la nostra estructura, que està basada en Sistemes Basats en el Coneixement (SBC). També fem servir una ontologia per representar els diversos elements d'una història i actuar com la permanència i coneixement del nostre SBC. El Generador de Contingut Procedimental obtingut parteix d'una ontologia inicial, que representa una història en algun moment del seu recorregut. Des d'aquí comença una estructura amb bucle en què el programa té la capacitat de triar una sub-linea, que són els mitjans a través dels quals el programa amplia la història. Aquesta continua afegint contingut a l'ontologia fins que el programa considera que ha expandit prou l'ontologia original, moment en què atura l'execució. Per obtenir els resultats, primer vam realitzar una sèrie d'experiments amb el LLM per veure les capacitats i limitacions del model. Aquests experiments inclouen tasques de categorització en categories simples personalitzades i generació de contingut contextual en relació amb un o dos elements preexistents d'una història, entre d'altres. Aquest document presenta tant els experiments realitzats amb el LLM per obtenir resultats com el disseny resultant del programa que es desenvolupa.