Leveraging LLM Agents for Automated Optimization Modeling for SASP Problems: A Graph-RAG based Approach

📄 arXiv: 2501.18320v1 📥 PDF

作者: Tianpeng Pan, Wenqiang Pu, Licheng Zhao, Rui Zhou

分类: cs.AI, eess.SP

发布日期: 2025-01-30

💡 一句话要点

提出基于图检索增强的LLM Agent，用于传感器阵列信号处理问题的自动优化建模

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

关键词: 自动优化建模 大型语言模型 检索增强生成 传感器阵列信号处理 多Agent系统 知识图谱 信号处理

📋 核心要点

  1. 现有自动优化建模方法在传感器阵列信号处理（SASP）领域因缺乏领域知识而表现不佳。
  2. 提出一种基于图检索增强生成（Graph-RAG）的多Agent（MA）自动建模方法，利用领域知识提升建模效果。
  3. 在十个经典信号处理问题上的实验表明，该方法（MAG-RAG）优于现有的自动优化建模基准。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）的快速发展，自动优化建模（AOM）引起了广泛的兴趣。现有的方法主要依赖于提示工程，利用精心设计的专家响应链或结构化指导。然而，由于缺乏特定的领域知识，基于提示的技术在传感器阵列信号处理（SASP）领域表现不佳。为了解决这个问题，我们提出了一种基于检索增强生成（RAG）技术的自动建模方法，该方法由两个主要组成部分组成：多Agent（MA）结构和基于图的RAG（Graph-RAG）过程。MA结构是为架构AOM过程量身定制的，每个Agent都是基于人类建模过程的原则设计的。Graph-RAG过程用于将用户查询与特定的SASP建模知识进行匹配，从而提高建模结果。在十个经典信号处理问题上的结果表明，所提出的方法（称为MAG-RAG）优于几个AOM基准。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决传感器阵列信号处理（SASP）领域中，利用大型语言模型（LLMs）进行自动优化建模（AOM）时，由于LLM缺乏特定领域知识而导致的性能瓶颈问题。现有方法主要依赖于prompt工程，但难以有效处理SASP领域复杂的建模需求。

核心思路：论文的核心思路是结合多Agent系统和图检索增强生成（Graph-RAG）技术，构建一个能够有效利用领域知识的自动建模框架。通过多Agent模拟人类建模过程，Graph-RAG负责检索相关的SASP知识，从而提升LLM的建模能力。

技术框架：该方法包含两个主要组成部分：多Agent（MA）结构和Graph-RAG过程。MA结构模拟人类建模流程，将任务分解为多个Agent协同完成。Graph-RAG过程则负责从知识图中检索与用户查询相关的SASP建模知识，并将其融入到LLM的生成过程中。整体流程是用户输入查询，Graph-RAG检索相关知识，MA结构中的Agent利用检索到的知识进行建模，最终生成优化模型。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将Graph-RAG技术引入到LLM的自动优化建模过程中，尤其是在SASP领域。通过构建领域知识图谱，并利用图检索技术，显著提升了LLM在特定领域的建模能力。与传统的prompt工程方法相比，该方法能够更有效地利用领域知识，避免了对prompt设计的过度依赖。

关键设计：MA结构的设计模拟了人类建模的步骤，具体Agent的设计细节未知。Graph-RAG过程的关键在于知识图谱的构建和检索算法的选择，具体实现细节未知。论文中没有明确提及损失函数和网络结构等技术细节。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在十个经典信号处理问题上的实验结果表明，所提出的MAG-RAG方法优于现有的自动优化建模基准。具体的性能数据和提升幅度在摘要中没有给出，需要查阅论文全文才能获得。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种传感器阵列信号处理场景，例如雷达信号处理、声呐信号处理、无线通信等。通过自动生成优化模型，可以降低人工建模的成本，提高信号处理系统的性能。未来，该方法可以扩展到其他领域，实现更广泛的自动优化建模应用。

📄 摘要（原文）

Automated optimization modeling (AOM) has evoked considerable interest with the rapid evolution of large language models (LLMs). Existing approaches predominantly rely on prompt engineering, utilizing meticulously designed expert response chains or structured guidance. However, prompt-based techniques have failed to perform well in the sensor array signal processing (SASP) area due the lack of specific domain knowledge. To address this issue, we propose an automated modeling approach based on retrieval-augmented generation (RAG) technique, which consists of two principal components: a multi-agent (MA) structure and a graph-based RAG (Graph-RAG) process. The MA structure is tailored for the architectural AOM process, with each agent being designed based on principles of human modeling procedure. The Graph-RAG process serves to match user query with specific SASP modeling knowledge, thereby enhancing the modeling result. Results on ten classical signal processing problems demonstrate that the proposed approach (termed as MAG-RAG) outperforms several AOM benchmarks.