InstructPipe: Generating Visual Blocks Pipelines with Human Instructions and LLMs

📄 arXiv: 2312.09672v3 📥 PDF

作者: Zhongyi Zhou, Jing Jin, Vrushank Phadnis, Xiuxiu Yuan, Jun Jiang, Xun Qian, Kristen Wright, Mark Sherwood, Jason Mayes, Jingtao Zhou, Yiyi Huang, Zheng Xu, Yinda Zhang, Johnny Lee, Alex Olwal, David Kim, Ram Iyengar, Na Li, Ruofei Du

分类: cs.HC, cs.AI

发布日期: 2023-12-15 (更新: 2025-03-13)

备注: CHI 2025

DOI: 10.1145/3706598.3713905

💡 一句话要点

InstructPipe：利用人类指令和LLM生成可视化块流水线

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 可视化编程 机器学习流水线 大型语言模型 人机协作 低代码开发

📋 核心要点

  1. 现有可视化编程系统要求用户从零开始构建ML流水线，对新手用户存在较高门槛。
  2. InstructPipe利用LLM将文本指令转化为可视化的ML流水线伪代码，降低了构建复杂流水线的难度。
  3. 实验表明，InstructPipe能够有效简化ML流水线构建流程，降低学习成本，并激发用户的创新能力。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种名为InstructPipe的AI助手，旨在为新手程序员提供一种低代码体验，以构建定制化的机器学习（ML）流水线。现有系统通常要求用户从头开始构建流水线，这意味着用户需要从空白工作区设置和连接适当的节点。InstructPipe框架包含两个大型语言模型（LLM）模块和一个代码解释器。LLM模块为目标流水线生成伪代码，解释器在节点图编辑器中呈现流水线，以促进人机协作。技术评估和用户评估（N=16）表明，InstructPipe能够帮助用户简化ML流水线工作流程，缩短学习曲线，并利用开放式命令激发创新想法。

🔬 方法详解

问题定义：现有可视化编程系统，特别是针对机器学习流水线的构建，通常需要用户手动选择和连接各个功能模块（节点）。这对于不熟悉机器学习算法和流程的新手用户来说，学习曲线陡峭，难以快速上手构建定制化的流水线。因此，如何降低可视化编程的门槛，让用户能够更便捷地构建ML流水线，是一个亟待解决的问题。

核心思路：InstructPipe的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大文本理解和生成能力，将用户的自然语言指令转化为可视化的ML流水线。用户只需用简单的文本描述他们想要构建的流水线功能，LLM就能自动生成相应的伪代码，并将其转化为节点图的形式，从而大大简化了构建过程。

技术框架：InstructPipe主要包含两个LLM模块和一个代码解释器。第一个LLM模块负责将用户的文本指令转化为ML流水线的伪代码描述。第二个LLM模块则用于优化和完善生成的伪代码。代码解释器负责将LLM生成的伪代码转化为可视化的节点图，并在节点图编辑器中呈现给用户。用户可以在此基础上进行进一步的编辑和调整，实现人机协作。

关键创新：InstructPipe的关键创新在于将LLM引入到可视化编程领域，实现了从文本指令到可视化ML流水线的自动生成。这种方法极大地降低了可视化编程的门槛，使得非专业用户也能轻松构建复杂的ML流水线。与现有方法相比，InstructPipe无需用户手动选择和连接节点，而是通过LLM自动完成，从而大大简化了构建过程。

关键设计：InstructPipe的具体实现细节未知，摘要中没有明确说明LLM的具体选择、训练方式，以及代码解释器的具体实现方法。这些细节可能在论文正文中有所描述，但摘要中并未提及。

📊 实验亮点

InstructPipe通过技术评估和用户评估（N=16）验证了其有效性。评估结果表明，InstructPipe能够显著简化ML流水线的工作流程，降低用户的学习曲线，并激发用户的创新能力。具体的性能数据和对比基线在摘要中未给出，需要在论文正文中查找。

🎯 应用场景

InstructPipe可应用于各种机器学习任务的原型设计和快速开发，例如图像处理、自然语言处理、数据分析等。它能够帮助研究人员和工程师快速验证想法，构建定制化的ML流水线，并加速ML应用的开发和部署。此外，InstructPipe还可以作为一种教育工具，帮助新手学习和理解ML流水线的构建过程。

📄 摘要（原文）

Visual programming has the potential of providing novice programmers with a low-code experience to build customized processing pipelines. Existing systems typically require users to build pipelines from scratch, implying that novice users are expected to set up and link appropriate nodes from a blank workspace. In this paper, we introduce InstructPipe, an AI assistant for prototyping machine learning (ML) pipelines with text instructions. We contribute two large language model (LLM) modules and a code interpreter as part of our framework. The LLM modules generate pseudocode for a target pipeline, and the interpreter renders the pipeline in the node-graph editor for further human-AI collaboration. Both technical and user evaluation (N=16) shows that InstructPipe empowers users to streamline their ML pipeline workflow, reduce their learning curve, and leverage open-ended commands to spark innovative ideas.