A RAG-Based Multi-Agent LLM System for Natural Hazard Resilience and Adaptation

📄 arXiv: 2504.17200v1 📥 PDF

作者: Yangxinyu Xie, Bowen Jiang, Tanwi Mallick, Joshua David Bergerson, John K. Hutchison, Duane R. Verner, Jordan Branham, M. Ross Alexander, Robert B. Ross, Yan Feng, Leslie-Anne Levy, Weijie Su, Camillo J. Taylor

分类: cs.CL

发布日期: 2025-04-24

💡 一句话要点

提出基于RAG的多Agent LLM系统WildfireGPT，用于自然灾害适应和决策支持

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

关键词: 自然灾害 大型语言模型 检索增强生成 多Agent系统 野火 决策支持 风险评估

📋 核心要点

  1. 现有LLM在自然灾害等专业领域缺乏针对性知识，难以提供准确的决策支持。
  2. 论文提出基于RAG的多Agent LLM系统，通过检索相关数据和文献，增强LLM的专业知识和情境理解能力。
  3. WildfireGPT在野火案例研究中表现出色，显著优于现有LLM解决方案，验证了该方法的有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLMs)是人工智能和机器学习领域的前沿技术，能够支持决策者应对诸如极端自然灾害事件等紧迫的社会挑战。然而，作为通用模型，LLMs在提供特定背景信息时常常表现不足，尤其是在需要专业知识的领域。本文提出了一种基于检索增强生成(RAG)的多Agent LLM系统，旨在支持自然灾害和极端天气事件背景下的分析和决策。作为概念验证，我们展示了WildfireGPT，一个专注于野火灾害的专用系统。该架构采用以用户为中心的多Agent设计，为不同的利益相关者群体提供定制的风险洞察。通过RAG框架整合自然灾害和极端天气预测数据、观测数据集和科学文献，该系统确保了其提供信息的准确性和情境相关性。在十个专家主导的案例研究中进行的评估表明，WildfireGPT在决策支持方面显著优于现有的基于LLM的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLMs）在处理自然灾害等专业领域的问题时，由于缺乏特定领域的知识和上下文理解能力，难以提供准确和可靠的决策支持。通用LLMs无法有效利用领域内的专业数据、观测数据和科学文献，导致其在特定情境下的表现不佳。

核心思路：本文的核心思路是利用检索增强生成（RAG）框架，结合多Agent系统，为LLM提供必要的领域知识和上下文信息。通过RAG，LLM可以从外部知识库中检索相关信息，从而提高其在特定领域的表现。多Agent系统则允许针对不同的用户群体和需求，定制化地提供风险洞察和决策支持。

技术框架：WildfireGPT的整体架构包含以下几个主要模块：1) 数据收集与预处理模块：负责收集和清洗自然灾害和极端天气预测数据、观测数据集和科学文献。2) 检索模块：使用RAG框架，根据用户查询检索相关信息。3) LLM推理模块：利用检索到的信息，结合LLM进行推理和生成。4) 多Agent模块：根据用户角色和需求，定制化地呈现结果。

关键创新：该论文的关键创新在于将RAG框架与多Agent系统相结合，构建了一个用户中心、可定制的自然灾害决策支持系统。通过RAG，LLM能够访问最新的领域知识，提高其准确性和可靠性。多Agent系统则允许针对不同的利益相关者群体，提供个性化的风险洞察。

关键设计：WildfireGPT的关键设计包括：1) 使用向量数据库存储和检索知识库中的信息。2) 设计了针对不同用户角色的Agent，每个Agent具有不同的知识和技能。3) 使用特定的prompt工程技术，引导LLM生成高质量的回答。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

WildfireGPT在十个专家主导的案例研究中进行了评估，结果表明其在决策支持方面显著优于现有的基于LLM的解决方案。具体的性能数据和提升幅度未知，但专家评估表明WildfireGPT能够提供更准确、更可靠的风险洞察，为决策者提供更有价值的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自然灾害风险评估、应急响应和长期规划等领域。WildfireGPT可以帮助政府机构、消防部门、社区居民等更好地理解野火风险，制定有效的应对措施，从而减少生命和财产损失。未来，该方法可以扩展到其他自然灾害领域，例如洪水、地震和飓风等。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) are a transformational capability at the frontier of artificial intelligence and machine learning that can support decision-makers in addressing pressing societal challenges such as extreme natural hazard events. As generalized models, LLMs often struggle to provide context-specific information, particularly in areas requiring specialized knowledge. In this work we propose a retrieval-augmented generation (RAG)-based multi-agent LLM system to support analysis and decision-making in the context of natural hazards and extreme weather events. As a proof of concept, we present WildfireGPT, a specialized system focused on wildfire hazards. The architecture employs a user-centered, multi-agent design to deliver tailored risk insights across diverse stakeholder groups. By integrating natural hazard and extreme weather projection data, observational datasets, and scientific literature through an RAG framework, the system ensures both the accuracy and contextual relevance of the information it provides. Evaluation across ten expert-led case studies demonstrates that WildfireGPT significantly outperforms existing LLM-based solutions for decision support.