AutoStreamPipe: LLM Assisted Automatic Generation of Data Stream Processing Pipelines

📄 arXiv: 2510.23408v1 📥 PDF

作者: Abolfazl Younesi, Zahra Najafabadi Samani, Thomas Fahringer

分类: cs.AI, cs.DC, cs.ET, cs.LG, cs.MA

发布日期: 2025-10-27

备注: Under review

💡 一句话要点

AutoStreamPipe：利用LLM自动生成数据流处理管道，显著降低开发时间和错误率。

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

关键词: 数据流处理 大型语言模型 自动化 思维超图 代码生成 多智能体推理 实时数据分析

📋 核心要点

  1. 现有数据流处理管道的开发效率低，且容易出错，难以满足快速数据分析的需求。
  2. AutoStreamPipe利用LLM自动生成数据流处理管道，通过HGoT桥接用户意图和平台实现。
  3. 实验表明，AutoStreamPipe显著降低了开发时间（6.3倍）和错误率（5.19倍）。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为AutoStreamPipe的新框架，该框架利用大型语言模型（LLM）来自动化数据流处理管道的设计、生成和部署。AutoStreamPipe通过集成思维超图（HGoT）作为GoT的扩展版本，弥合了结构化多智能体推理中高级用户意图与跨分布式流处理系统的平台特定实现之间的语义差距。AutoStreamPipe结合了弹性执行策略、高级查询分析和HGoT，以提供具有良好准确性的管道。在各种管道上的实验评估表明，与LLM代码生成方法相比，AutoStreamPipe显著减少了开发时间（6.3倍）和错误率（5.19倍），这是通过一种新的无错分数（EFS）来衡量的。

🔬 方法详解

问题定义：当前数据流处理管道的开发过程复杂且耗时，需要领域专家手动设计和实现，容易引入错误，难以快速适应不断变化的数据需求。现有的LLM代码生成方法虽然可以辅助开发，但在准确性和效率方面仍有提升空间。

核心思路：AutoStreamPipe的核心思路是利用LLM的强大代码生成能力，结合思维超图（HGoT）来更准确地理解用户意图，并将其转化为平台特定的数据流处理管道实现。通过弹性执行策略和高级查询分析，提高管道的鲁棒性和效率。

技术框架：AutoStreamPipe框架主要包含以下几个模块：1) 用户意图理解模块：接收用户的高级意图描述，并利用LLM进行语义分析。2) 思维超图（HGoT）构建模块：将用户意图转化为HGoT表示，用于多智能体推理和知识表示。3) 管道生成模块：基于HGoT，利用LLM生成平台特定的数据流处理管道代码。4) 弹性执行模块：采用弹性执行策略，确保管道的稳定运行。5) 查询分析模块：对管道进行高级查询分析，优化管道性能。

关键创新：AutoStreamPipe的关键创新在于引入了思维超图（HGoT）作为用户意图和平台实现之间的桥梁。HGoT是GoT的扩展，能够更有效地表示和推理复杂的多智能体关系，从而提高LLM生成管道的准确性和效率。此外，AutoStreamPipe还结合了弹性执行策略和高级查询分析，进一步提升了管道的鲁棒性和性能。

关键设计：AutoStreamPipe的关键设计包括：1) HGoT的构建方法，如何将用户意图映射到HGoT的节点和边。2) LLM的代码生成策略，如何利用HGoT指导LLM生成高质量的管道代码。3) 弹性执行策略的具体实现，例如如何动态调整资源分配以应对负载变化。4) 高级查询分析的算法，例如如何识别和优化管道中的瓶颈。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，AutoStreamPipe在开发时间和错误率方面均优于传统的LLM代码生成方法。具体来说，AutoStreamPipe将开发时间缩短了6.3倍，错误率降低了5.19倍，这是通过一种新的无错分数（EFS）来衡量的。这些结果表明，AutoStreamPipe能够显著提高数据流处理管道的开发效率和质量。

🎯 应用场景

AutoStreamPipe可应用于各种需要实时数据处理的场景，例如金融风控、智能交通、工业监控和物联网等。它可以帮助企业快速构建和部署高效、可靠的数据流处理管道，从而加速数据分析和决策过程，提升业务效率和竞争力。未来，AutoStreamPipe有望成为数据流处理领域的重要工具，推动实时数据分析的普及和发展。

📄 摘要（原文）

Data pipelines are essential in stream processing as they enable the efficient collection, processing, and delivery of real-time data, supporting rapid data analysis. In this paper, we present AutoStreamPipe, a novel framework that employs Large Language Models (LLMs) to automate the design, generation, and deployment of stream processing pipelines. AutoStreamPipe bridges the semantic gap between high-level user intent and platform-specific implementations across distributed stream processing systems for structured multi-agent reasoning by integrating a Hypergraph of Thoughts (HGoT) as an extended version of GoT. AutoStreamPipe combines resilient execution strategies, advanced query analysis, and HGoT to deliver pipelines with good accuracy. Experimental evaluations on diverse pipelines demonstrate that AutoStreamPipe significantly reduces development time (x6.3) and error rates (x5.19), as measured by a novel Error-Free Score (EFS), compared to LLM code-generation methods.