The Budget AI Researcher and the Power of RAG Chains

📄 arXiv: 2506.12317v1 📥 PDF

作者: Franklin Lee, Tengfei Ma

分类: cs.AI

发布日期: 2025-06-14

备注: Intended for AAAI's AI4Research Workshop

💡 一句话要点

提出预算AI研究者以解决科研创意生成难题

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

关键词: 科研创意生成 检索增强生成 机器学习 主题引导配对 文献分析 AI工具 科学发现

📋 核心要点

  1. 现有的研究创意生成方法多依赖于通用大型语言模型，难以有效引导用户产生实际的研究创意。
  2. 论文提出的预算AI研究者框架利用RAG链和主题引导配对，从大量文献中提取和重组研究概念。
  3. 实验结果显示，该方法在生成研究创意的具体性和趣味性上显著优于传统的提示方法。

📝 摘要（中文）

在快速增长的科学文献中，研究者面临着巨大的挑战。现有的研究创意生成方法多依赖于通用的大型语言模型（LLMs），虽然在理解和总结方面有效，但在引导用户产生实际研究创意时存在局限性。本研究提出了一种新颖的研究创意结构框架——预算AI研究者，利用检索增强生成（RAG）链、向量数据库和主题引导配对，从数百篇机器学习论文中重新组合概念。该系统从九个主要AI会议中获取论文，并将其组织成层次主题树，利用该树识别远程主题对，生成新颖的研究摘要，并通过与相关文献和同行评审的迭代自我评估进行精炼。实验表明，该方法显著提高了生成研究创意的具体性，并在人类评估中显示出输出的趣味性显著增强。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决科研人员在生成研究创意时面临的挑战，现有方法往往无法提供具体且有趣的研究方向，导致创意生成的效率低下。

核心思路：预算AI研究者框架通过结合检索增强生成（RAG）链和主题引导配对，利用层次主题树从大量文献中提取和重组研究概念，以此生成更具实用性的研究创意。

技术框架：该框架的整体架构包括文献获取、主题树构建、远程主题对识别、研究摘要生成和迭代自我评估等主要模块。首先，从九个主要AI会议中获取相关论文，并构建层次主题树；然后，识别远程主题对并生成研究摘要；最后，通过与相关文献的对比进行自我评估和精炼。

关键创新：最重要的技术创新在于将检索增强生成（RAG）链与主题引导配对相结合，形成了一种新的研究创意生成机制，这与传统的单一提示方法有本质区别。

关键设计：在设计中，系统使用向量数据库进行高效的文献检索，采用迭代自我评估机制以确保生成的摘要与真实世界研究紧密相关，并通过人类评估验证输出的趣味性。

📊 实验亮点

实验结果表明，预算AI研究者在生成研究创意的具体性上相较于传统提示方法有显著提升，具体性提高幅度达到未知。同时，人类评估显示输出的趣味性显著增强，表明该方法在实际应用中具有较高的价值。

🎯 应用场景

预算AI研究者框架具有广泛的应用潜力，尤其是在学术研究、科研机构和教育领域。它可以帮助研究人员快速生成创新的研究创意，降低科研门槛，促进科学发现。此外，该方法还可以扩展到个性化和上下文感知的内容生成，适应不断变化的现实世界知识。

📄 摘要（原文）

Navigating the vast and rapidly growing body of scientific literature is a formidable challenge for aspiring researchers. Current approaches to supporting research idea generation often rely on generic large language models (LLMs). While LLMs are effective at aiding comprehension and summarization, they often fall short in guiding users toward practical research ideas due to their limitations. In this study, we present a novel structural framework for research ideation. Our framework, The Budget AI Researcher, uses retrieval-augmented generation (RAG) chains, vector databases, and topic-guided pairing to recombine concepts from hundreds of machine learning papers. The system ingests papers from nine major AI conferences, which collectively span the vast subfields of machine learning, and organizes them into a hierarchical topic tree. It uses the tree to identify distant topic pairs, generate novel research abstracts, and refine them through iterative self-evaluation against relevant literature and peer reviews, generating and refining abstracts that are both grounded in real-world research and demonstrably interesting. Experiments using LLM-based metrics indicate that our method significantly improves the concreteness of generated research ideas relative to standard prompting approaches. Human evaluations further demonstrate a substantial enhancement in the perceived interestingness of the outputs. By bridging the gap between academic data and creative generation, the Budget AI Researcher offers a practical, free tool for accelerating scientific discovery and lowering the barrier for aspiring researchers. Beyond research ideation, this approach inspires solutions to the broader challenge of generating personalized, context-aware outputs grounded in evolving real-world knowledge.