A Reliable Knowledge Processing Framework for Combustion Science using Foundation Models

📄 arXiv: 2401.00544v2 📥 PDF

作者: Vansh Sharma, Venkat Raman

分类: cs.AI, cs.LG

发布日期: 2023-12-31 (更新: 2024-01-02)

备注: 38 pages and 10 figures; Fixed figure resolution

DOI: 10.1016/j.egyai.2024.100365

💡 一句话要点

提出基于RAG的LLM框架，用于可靠处理燃烧科学领域知识

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

关键词: 大型语言模型 检索增强生成 燃烧科学 知识处理 数据同化

📋 核心要点

  1. 燃烧科学研究数据来源广泛且形式多样，如何高效准确地从中提取关键信息是一个挑战。
  2. 论文提出了一种基于检索增强生成（RAG）框架的LLM集成方法，用于处理燃烧科学领域的知识，优化数据隐私和准确性。
  3. 该框架通过整合外部数据库和优化提示工程，在生成准确响应和构建论证方面优于传统LLM，并能有效过滤不准确信息。

📝 摘要（中文）

本研究探索了将大型语言模型（LLM）集成到科学数据同化中的方法，并以燃烧科学作为案例研究。该研究利用与检索增强生成（RAG）框架集成的基础模型，提出了一种处理多样化燃烧研究数据的方法，涵盖实验研究、模拟和文献。燃烧研究的多方面性强调了知识处理在导航和从大量不同来源中提取有价值信息方面的关键作用。所开发的方法最大限度地减少了计算和经济成本，同时优化了数据隐私和准确性。它结合了提示工程和离线开源LLM，为用户提供了选择基础模型的自主权。该研究对文本分割策略进行了全面检查，进行了LLM之间的比较研究，并探索了各种优化的提示，以证明该框架的有效性。通过整合外部数据库，该框架在生成准确响应和构建稳健论证方面优于传统的LLM。此外，该研究还深入研究了用于高效提取科学文献的优化提示模板。该研究通过引入使用检测算法开发的自定义工作流程来过滤掉不准确之处，从而解决了与幻觉和虚假研究文章相关的问题。尽管存在已确定的改进领域，但该框架始终如一地提供准确的领域特定响应，且只需最少的人工监督。所提出的提示无关方法为未来的审议带来了希望。该研究强调了将LLM和知识处理技术集成到科学研究中的重要性，为数据同化和利用的进步奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：燃烧科学领域的研究涉及大量的实验数据、模拟结果和文献资料，这些数据来源异构且信息量大。现有的知识处理方法难以有效地从这些数据中提取、整合和利用关键信息，存在信息冗余、噪音干扰以及知识获取效率低下的问题。此外，传统方法在处理数据隐私和计算成本方面也存在局限性。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的自然语言处理能力，结合检索增强生成（RAG）框架，构建一个可靠的知识处理流程。通过RAG，LLM可以从外部知识库中检索相关信息，从而提高生成答案的准确性和可靠性，并减少幻觉。同时，采用离线开源LLM和提示工程，降低计算成本，并保证数据隐私。

技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) 数据收集与预处理：收集燃烧科学领域的实验数据、模拟结果和文献资料，并进行清洗和格式化。2) 文本分割：将文本数据分割成更小的片段，以便于检索和处理。3) 知识库构建：将处理后的数据存储到外部知识库中，例如向量数据库。4) 检索增强生成（RAG）：用户输入问题后，系统首先从知识库中检索相关信息，然后将检索到的信息与问题一起输入到LLM中，生成答案。5) 结果过滤：使用自定义的检测算法过滤掉LLM生成的错误或不准确的信息。

关键创新：该研究的关键创新在于将RAG框架与离线开源LLM相结合，并针对燃烧科学领域的特点进行了优化。通过整合外部数据库，LLM可以访问更广泛的知识，从而提高答案的准确性和可靠性。此外，该研究还提出了针对科学文献的优化提示模板，提高了信息提取的效率。自定义的检测算法能够有效过滤掉LLM生成的错误信息，提高了系统的可靠性。

关键设计：在文本分割方面，研究比较了不同的分割策略，并选择了最适合燃烧科学数据的策略。在提示工程方面，研究探索了不同的提示模板，并选择了能够引导LLM生成更准确和可靠答案的模板。此外，研究还设计了一个自定义的检测算法，用于过滤掉LLM生成的错误或不准确的信息。该算法基于领域知识和规则，能够有效地识别和纠正LLM的错误。

📊 实验亮点

该框架通过整合外部数据库，在生成准确响应和构建论证方面优于传统的LLM。实验结果表明，该框架能够有效地从燃烧科学文献中提取关键信息，并能过滤掉LLM生成的错误或不准确的信息。该研究还探索了针对科学文献的优化提示模板，提高了信息提取的效率。提示无关方法为未来的审议带来了希望。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于燃烧科学领域的知识发现、数据分析和决策支持。例如，研究人员可以利用该框架快速检索和整合相关文献，分析实验数据和模拟结果，从而加速科学研究的进程。此外，该框架还可以用于开发智能燃烧控制系统，提高燃烧效率，减少污染物排放。该方法也适用于其他科学领域的数据同化和知识处理。

📄 摘要（原文）

This research explores the integration of large language models (LLMs) into scientific data assimilation, focusing on combustion science as a case study. Leveraging foundational models integrated with Retrieval-Augmented Generation (RAG) framework, the study introduces an approach to process diverse combustion research data, spanning experimental studies, simulations, and literature. The multifaceted nature of combustion research emphasizes the critical role of knowledge processing in navigating and extracting valuable information from a vast and diverse pool of sources. The developed approach minimizes computational and economic expenses while optimizing data privacy and accuracy. It incorporates prompt engineering and offline open-source LLMs, offering user autonomy in selecting base models. The study provides a thorough examination of text segmentation strategies, conducts comparative studies between LLMs, and explores various optimized prompts to demonstrate the effectiveness of the framework. By incorporating an external database, the framework outperforms a conventional LLM in generating accurate responses and constructing robust arguments. Additionally, the study delves into the investigation of optimized prompt templates for the purpose of efficient extraction of scientific literature. The research addresses concerns related to hallucinations and false research articles by introducing a custom workflow developed with a detection algorithm to filter out inaccuracies. Despite identified areas for improvement, the framework consistently delivers accurate domain-specific responses with minimal human oversight. The prompt-agnostic approach introduced holds promise for future deliberations. The study underscores the significance of integrating LLMs and knowledge processing techniques in scientific research, providing a foundation for advancements in data assimilation and utilization.