ChipMind: Retrieval-Augmented Reasoning for Long-Context Circuit Design Specifications

📄 arXiv: 2512.05371v1 📥 PDF

作者: Changwen Xing, SamZaak Wong, Xinlai Wan, Yanfeng Lu, Mengli Zhang, Zebin Ma, Lei Qi, Zhengxiong Li, Nan Guan, Zhe Jiang, Xi Wang, Jun Yang

分类: cs.AI, cs.AR

发布日期: 2025-12-05

备注: Accepted by the AAAl26 Conference Main Track

💡 一句话要点

ChipMind：提出知识图谱增强的检索式推理框架，解决长文本电路设计规范理解问题

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

关键词: 知识图谱 检索增强 长文本推理 集成电路设计 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有LLM在处理长文本电路规范时，面临上下文窗口限制，难以进行有效的语义建模和多跳推理。
  2. ChipMind通过构建电路知识图谱，并结合自适应检索和语义过滤，实现对长文本电路规范的精准理解和推理。
  3. 实验表明，ChipMind在工业级基准测试中显著优于现有方法，平均提升34.59%，最高提升72.73%。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在自动化集成电路（IC）开发方面展现出巨大潜力，但其应用受到有限上下文窗口的制约。现有的上下文扩展方法难以对冗长复杂的电路规范进行有效的语义建模和彻底的多跳推理。为了解决这个问题，我们提出了ChipMind，一种新颖的知识图谱增强推理框架，专门为冗长的IC规范设计。ChipMind首先通过电路语义感知知识图谱构建方法，将电路规范转换为领域特定的知识图谱ChipKG。然后，它利用ChipKG增强的推理机制，结合信息论自适应检索来动态追踪逻辑依赖关系，以及意图感知语义过滤来修剪不相关的噪声，从而有效地平衡了检索的完整性和精度。在工业规模的规范推理基准测试中，ChipMind显著优于最先进的基线，平均提高了34.59%（最高达72.73%）。我们的框架弥合了学术研究与LLM辅助硬件设计（LAD）的实际工业部署之间的关键差距。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在处理长篇集成电路设计规范时，由于上下文窗口限制而导致的语义理解和多跳推理能力不足的问题。现有方法难以有效地对复杂、冗长的电路规范进行建模，并且容易受到噪声信息的干扰，导致推理精度下降。

核心思路：论文的核心思路是利用知识图谱来增强LLM的推理能力。具体来说，首先将电路设计规范转化为领域特定的知识图谱（ChipKG），然后利用该知识图谱辅助LLM进行检索和推理。通过知识图谱，可以更好地捕捉电路规范中的语义关系和逻辑依赖，从而提高推理的准确性和效率。

技术框架：ChipMind框架主要包含两个阶段：电路语义感知知识图谱构建（Circuit Semantic-Aware Knowledge Graph Construction）和ChipKG增强的推理机制（ChipKG-Augmented Reasoning）。在知识图谱构建阶段，将电路规范文本转化为ChipKG。在推理阶段，利用信息论自适应检索动态追踪逻辑依赖，并使用意图感知语义过滤来去除无关噪声，最终完成推理任务。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个专门针对电路设计规范的知识图谱构建方法，以及一个结合了信息论自适应检索和意图感知语义过滤的推理机制。这种方法能够有效地平衡检索的完整性和精度，从而提高LLM在处理长文本电路规范时的推理性能。与现有方法相比，ChipMind更加关注领域知识的利用，能够更好地捕捉电路规范中的语义信息。

关键设计：在知识图谱构建方面，论文详细描述了如何从电路规范文本中提取实体和关系，并构建ChipKG。在推理机制方面，信息论自适应检索使用互信息等指标来评估检索结果的相关性，意图感知语义过滤则根据LLM的推理意图来过滤掉不相关的噪声信息。具体的参数设置和网络结构在论文中有详细描述，但此处不便赘述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ChipMind在工业规模的电路规范推理基准测试中取得了显著的性能提升，平均提升幅度达到34.59%，最高提升幅度达到72.73%。实验结果表明，ChipMind能够有效地处理长文本电路规范，并进行准确的多跳推理，显著优于现有的上下文扩展方法和其他基线模型。这些结果验证了ChipMind框架的有效性和优越性。

🎯 应用场景

ChipMind框架可应用于自动化集成电路设计流程，例如自动生成电路原理图、验证电路设计规范、辅助电路调试等。通过提高LLM对电路设计规范的理解和推理能力，可以显著缩短IC开发周期，降低开发成本，并提高IC设计的质量和可靠性。该研究成果有望推动LLM在硬件设计领域的广泛应用。

📄 摘要（原文）

While Large Language Models (LLMs) demonstrate immense potential for automating integrated circuit (IC) development, their practical deployment is fundamentally limited by restricted context windows. Existing context-extension methods struggle to achieve effective semantic modeling and thorough multi-hop reasoning over extensive, intricate circuit specifications. To address this, we introduce ChipMind, a novel knowledge graph-augmented reasoning framework specifically designed for lengthy IC specifications. ChipMind first transforms circuit specifications into a domain-specific knowledge graph ChipKG through the Circuit Semantic-Aware Knowledge Graph Construction methodology. It then leverages the ChipKG-Augmented Reasoning mechanism, combining information-theoretic adaptive retrieval to dynamically trace logical dependencies with intent-aware semantic filtering to prune irrelevant noise, effectively balancing retrieval completeness and precision. Evaluated on an industrial-scale specification reasoning benchmark, ChipMind significantly outperforms state-of-the-art baselines, achieving an average improvement of 34.59% (up to 72.73%). Our framework bridges a critical gap between academic research and practical industrial deployment of LLM-aided Hardware Design (LAD).