LLM-R: A Framework for Domain-Adaptive Maintenance Scheme Generation Combining Hierarchical Agents and RAG

📄 arXiv: 2411.04476v1 📥 PDF

作者: Laifa Tao, Qixuan Huang, Xianjun Wu, Weiwei Zhang, Yunlong Wu, Bin Li, Chen Lu, Xingshuo Hai

分类: cs.LG

发布日期: 2024-11-07

备注: 30 pages, 7 figures

💡 一句话要点

LLM-R：结合分层Agent与RAG的领域自适应维护方案生成框架

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

关键词: 大型语言模型 领域自适应 维护方案生成 检索增强生成 分层Agent 低秩适应 知识保留

📋 核心要点

  1. 传统交互式电子技术手册（IETM）在从GUI向LUI过渡以及管理复杂逻辑关系方面面临挑战，难以满足智能化需求。
  2. LLM-R框架通过LORA-KR损失、分层Agent和指令级RAG技术，提升LLM在特定维护领域的适应性、推理能力和生成准确性。
  3. 实验结果表明，LLM-R在维护方案生成任务中达到了91.59%的准确率，验证了其有效性和智能性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于大型语言模型（LLM-R）的维护方案生成方法。该方法包含多项创新：提出低秩适应-知识保留（LORA-KR）损失技术，按比例调整混合维护数据以微调LLM，防止混合数据引起的知识冲突，提高模型在特定维护领域的适应性和推理能力。此外，采用分层任务型Agent和指令级检索增强生成（RAG）技术来优化生成步骤，并减轻模型因无法访问上下文信息而产生的幻觉现象。这种增强提高了模型在处理已知或未知维护对象和维护方案场景时的灵活性和准确性。为了验证所提出的方法在维护任务中的有效性，使用来自不同领域的对象构建了维护方案数据集。实验结果表明，该方法生成的维护方案的准确率达到91.59%，表明该改进增强了维护方案的智能性，并为设备维护引入了新的技术方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决智能设备维护领域中，传统IETM向自然语言交互转型以及处理复杂逻辑关系的挑战。现有方法难以满足对更高智能化的需求，并且大型语言模型在特定领域微调时容易出现知识冲突和幻觉问题。

核心思路：论文的核心思路是结合低秩适应微调、分层Agent和检索增强生成技术，构建一个领域自适应的维护方案生成框架。通过LORA-KR损失函数解决混合数据微调带来的知识冲突，利用分层Agent优化生成步骤，并采用RAG技术缓解模型幻觉问题。

技术框架：LLM-R框架包含三个主要组成部分：1) 基于LORA-KR的LLM微调模块，用于提升模型在特定维护领域的知识和推理能力；2) 分层任务型Agent模块，将复杂的维护任务分解为多个子任务，并由不同的Agent负责执行；3) 指令级RAG模块，在生成维护方案时，检索相关知识并将其融入生成过程中，以减少模型幻觉。

关键创新：论文的关键创新在于LORA-KR损失函数，它能够按比例调整混合维护数据，从而在微调LLM时避免知识冲突，并保留原始知识。此外，分层Agent和指令级RAG的结合，使得模型能够更灵活、更准确地处理各种维护对象和场景。

关键设计：LORA-KR损失函数的设计目标是平衡不同领域维护数据的贡献，防止模型在微调过程中遗忘或混淆原始知识。分层Agent的设计考虑了维护任务的复杂性，将任务分解为多个层次，并为每个层次分配不同的Agent。指令级RAG则通过检索与当前指令相关的知识，为LLM提供更丰富的上下文信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，LLM-R框架生成的维护方案准确率达到了91.59%。这一结果显著优于传统的基于规则或模板的方法，证明了LLM-R在维护方案生成任务中的有效性和优越性。该研究为设备维护的智能化提供了新的技术途径。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能设备的维护、故障诊断和维修指导等领域。通过LLM-R框架，可以自动生成针对特定设备的维护方案，提高维护效率和质量，降低维护成本。未来，该技术有望应用于更广泛的工业领域，为智能制造提供更强大的技术支持。

📄 摘要（原文）

The increasing use of smart devices has emphasized the critical role of maintenance in production activities. Interactive Electronic Technical Manuals (IETMs) are vital tools that support the maintenance of smart equipment. However, traditional IETMs face challenges such as transitioning from Graphical User Interfaces (GUIs) to natural Language User Interfaces (LUIs) and managing complex logical relationships. Additionally, they must meet the current demands for higher intelligence. This paper proposes a Maintenance Scheme Generation Method based on Large Language Models (LLM-R). The proposed method includes several key innovations: We propose the Low Rank Adaptation-Knowledge Retention (LORA-KR) loss technology to proportionally adjust mixed maintenance data for fine-tuning the LLM. This method prevents knowledge conflicts caused by mixed data, improving the model's adaptability and reasoning ability in specific maintenance domains, Besides, Hierarchical Task-Based Agent and Instruction-level Retrieval-Augmented Generation (RAG) technologies are adopted to optimize the generation steps and mitigate the phenomenon of hallucination caused by the model's Inability to access contextual information. This enhancement improves the model's flexibility and accuracy in handling known or unknown maintenance objects and maintenance scheme scenarios. To validate the proposed method's effectiveness in maintenance tasks, a maintenance scheme dataset was constructed using objects from different fields. The experimental results show that the accuracy of the maintenance schemes generated by the proposed method reached 91.59%, indicating which improvement enhances the intelligence of maintenance schemes and introduces novel technical approaches for equipment maintenance.