From User Preferences to Optimization Constraints Using Large Language Models
作者: Manuela Sanguinetti, Alessandra Perniciano, Luca Zedda, Andrea Loddo, Cecilia Di Ruberto, Maurizio Atzori
分类: cs.CL
发布日期: 2025-03-27
💡 一句话要点
利用大型语言模型将用户偏好转化为家庭能源优化约束
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 能源优化 智能家居 用户偏好 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有智能家居能源管理系统缺乏用户友好的偏好输入方式，用户难以直接表达复杂的约束条件。
- 利用大型语言模型理解用户自然语言偏好，并将其自动转化为可执行的能源优化约束。
- 通过意大利语数据集的零样本、单样本和少样本实验，评估了不同LLM在该任务上的性能，并建立了基线。
📝 摘要（中文）
本文探讨了使用大型语言模型（LLMs）将用户偏好转化为家庭电器的能源优化约束。我们描述了一项任务，该任务将自然语言用户语句转换为智能电器的正式约束，该任务置于可再生能源社区（REC）的更广泛背景下，并以意大利为应用场景。我们评估了当前可用的各种意大利语LLM在翻译这些偏好方面的有效性，采用了经典的零样本、单样本和少样本学习设置，并使用了一个意大利用户请求及其对应的正式约束表示的试点数据集。我们的贡献包括为该任务建立基线性能，公开发布数据集和代码以供进一步研究，并提供关于LLM在该特定领域中观察到的最佳实践和局限性的见解。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决如何将用户的自然语言偏好转化为智能家居能源管理系统可理解和执行的优化约束的问题。现有方法通常需要用户手动配置复杂的参数，或者依赖预定义的规则，缺乏灵活性和用户友好性。这使得用户难以表达个性化的能源使用偏好，例如“我希望在下午5点到7点之间使用洗衣机，但如果电价过高则推迟”。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）的自然语言理解和生成能力，将用户的自然语言偏好直接转化为正式的约束条件。LLM可以理解用户语句的语义，并将其映射到预定义的约束模板，从而实现用户偏好到优化约束的自动转换。这种方法可以大大简化用户配置过程，并提高能源管理系统的灵活性和个性化程度。
技术框架：整体框架包括以下几个主要步骤：1) 用户通过自然语言表达其能源使用偏好；2) LLM接收用户语句，并对其进行语义分析；3) LLM根据分析结果，生成对应的正式约束表示；4) 约束表示被输入到能源优化算法中，用于优化家庭电器的能源使用计划。论文主要关注步骤2和3，即如何利用LLM将自然语言偏好转化为正式约束。
关键创新：该论文的关键创新在于将大型语言模型应用于智能家居能源管理领域，并探索了其在用户偏好转化方面的潜力。与传统的基于规则或手动配置的方法相比，该方法具有更高的灵活性和用户友好性。此外，论文还构建并公开发布了一个意大利语数据集，为该领域的研究提供了宝贵资源。
关键设计：论文采用了零样本、单样本和少样本学习设置来评估不同LLM的性能。具体来说，论文使用了预训练的意大利语LLM，并尝试了不同的prompting策略，以引导LLM生成正确的约束表示。论文还定义了一套评估指标，用于衡量LLM生成的约束表示的准确性和完整性。关键参数包括LLM的选择、prompting策略的设计以及评估指标的定义。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文构建了意大利语用户偏好数据集，并评估了多种LLM在零样本、单样本和少样本设置下的性能。实验结果表明，LLM能够有效地将用户偏好转化为能源优化约束，为智能家居能源管理提供了新的解决方案。该数据集和代码的公开发布将促进该领域的进一步研究。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能家居能源管理系统，实现用户友好的能源优化配置。用户可以通过自然语言表达其能源使用偏好，系统自动将其转化为优化约束，从而提高能源利用效率，降低能源成本。未来，该技术可扩展到更广泛的智能城市和可再生能源社区，促进可持续能源发展。
📄 摘要（原文）
This work explores using Large Language Models (LLMs) to translate user preferences into energy optimization constraints for home appliances. We describe a task where natural language user utterances are converted into formal constraints for smart appliances, within the broader context of a renewable energy community (REC) and in the Italian scenario. We evaluate the effectiveness of various LLMs currently available for Italian in translating these preferences resorting to classical zero-shot, one-shot, and few-shot learning settings, using a pilot dataset of Italian user requests paired with corresponding formal constraint representation. Our contributions include establishing a baseline performance for this task, publicly releasing the dataset and code for further research, and providing insights on observed best practices and limitations of LLMs in this particular domain