TimeRAG: BOOSTING LLM Time Series Forecasting via Retrieval-Augmented Generation

📄 arXiv: 2412.16643v1 📥 PDF

作者: Silin Yang, Dong Wang, Haoqi Zheng, Ruochun Jin

分类: cs.AI

发布日期: 2024-12-21

💡 一句话要点

TimeRAG：通过检索增强生成提升LLM时间序列预测能力

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

关键词: 时间序列预测 大型语言模型 检索增强生成 动态时间规整 知识库 上下文学习 时间序列分析

📋 核心要点

  1. 现有基于LLM的时间序列预测方法训练成本高昂，且泛化能力不足，限制了其应用。
  2. TimeRAG通过构建时间序列知识库并检索相似序列，结合RAG提升LLM在时间序列预测中的性能。
  3. 实验结果表明，TimeRAG框架能够有效提高时间序列预测的准确性，平均提升2.97%。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的兴起为时间序列预测带来了新的机遇，但现有的基于LLM的解决方案需要过多的训练，并且迁移能力有限。鉴于这些挑战，我们提出了TimeRAG，一个将检索增强生成（RAG）融入时间序列预测LLM的框架。该框架从历史序列构建时间序列知识库，检索知识库中与查询序列具有相似模式的参考序列（通过动态时间规整（DTW）度量相似性），并将这些参考序列和预测查询组合成文本提示，输入到时间序列预测LLM中。在来自各个领域的数据集上的实验表明，集成RAG后，原始模型的预测精度平均提高了2.97%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有基于LLM的时间序列预测方法训练成本高、迁移能力差的问题。现有方法通常需要针对特定数据集进行大量训练，难以适应新的时间序列数据，限制了其在实际应用中的灵活性和效率。

核心思路：论文的核心思路是利用检索增强生成（RAG）框架，通过从历史时间序列数据中检索与当前预测序列相似的参考序列，并将这些参考序列作为上下文信息提供给LLM，从而提高LLM的预测准确性和泛化能力。这种方法避免了对LLM进行大量训练，使其能够更好地利用已有的时间序列知识。

技术框架：TimeRAG框架主要包含以下几个阶段：1) 构建时间序列知识库：将历史时间序列数据存储在知识库中。2) 序列检索：使用动态时间规整（DTW）等相似性度量方法，从知识库中检索与查询序列最相似的参考序列。3) 提示构建：将查询序列和检索到的参考序列组合成文本提示。4) LLM预测：将构建的提示输入到时间序列预测LLM中，得到预测结果。

关键创新：TimeRAG的关键创新在于将RAG框架引入到时间序列预测领域，并利用DTW等时间序列相似性度量方法进行序列检索。与传统的基于LLM的时间序列预测方法相比，TimeRAG无需大量训练，并且能够更好地利用历史时间序列数据中的信息。

关键设计：TimeRAG的关键设计包括：1) 使用DTW作为相似性度量方法，以捕捉时间序列之间的非线性关系。2) 将检索到的参考序列和查询序列组合成文本提示，以便LLM能够理解时间序列的上下文信息。3) 选择合适的LLM作为预测模型，并对其进行微调以适应时间序列预测任务。论文未明确提及损失函数和网络结构等细节，可能使用了标准的时间序列预测损失函数和LLM的默认结构。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，TimeRAG框架能够有效提高时间序列预测的准确性。在多个数据集上，TimeRAG将原始模型的预测精度平均提高了2.97%。这一结果表明，通过引入RAG机制，LLM能够更好地利用历史时间序列数据中的信息，从而提高预测性能。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细的展示。

🎯 应用场景

TimeRAG可应用于各种需要时间序列预测的领域，如金融市场预测、能源需求预测、供应链管理、交通流量预测和环境监测等。通过利用历史数据中的相似模式，TimeRAG能够提高预测的准确性和可靠性，为决策者提供更有价值的参考信息，从而优化资源配置和提高运营效率。该方法具有较强的通用性和可扩展性，有望在实际应用中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Although the rise of large language models (LLMs) has introduced new opportunities for time series forecasting, existing LLM-based solutions require excessive training and exhibit limited transferability. In view of these challenges, we propose TimeRAG, a framework that incorporates Retrieval-Augmented Generation (RAG) into time series forecasting LLMs, which constructs a time series knowledge base from historical sequences, retrieves reference sequences from the knowledge base that exhibit similar patterns to the query sequence measured by Dynamic Time Warping (DTW), and combines these reference sequences and the prediction query as a textual prompt to the time series forecasting LLM. Experiments on datasets from various domains show that the integration of RAG improved the prediction accuracy of the original model by 2.97% on average.