SoftPipe: A Soft-Guided Reinforcement Learning Framework for Automated Data Preparation

📄 arXiv: 2507.13710v2 📥 PDF

作者: Jing Chang, Chang Liu, Jinbin Huang, Shuyuan Zheng, Rui Mao, Jianbin Qin

分类: cs.DB, cs.LG

发布日期: 2025-07-18 (更新: 2025-07-26)

💡 一句话要点

提出SoftPipe框架以解决数据准备中的搜索空间问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 数据准备 强化学习 贝叶斯推断 大型语言模型 机器学习 自动化 软引导

📋 核心要点

  1. 现有数据准备方法依赖于硬约束，导致搜索空间过早被修剪，难以找到最优解。
  2. SoftPipe框架通过软引导替代硬约束，将动作选择视为贝叶斯推断问题，灵活引导探索过程。
  3. 在18个数据集上实验表明，SoftPipe在管道质量上提升了13.9%，收敛速度提高了2.8倍。

📝 摘要（中文）

数据准备是机器学习生命周期中的基础环节，但其复杂性使得这一过程极具挑战性。现有的强化学习方法依赖于严格的“硬约束”，这限制了搜索空间并可能导致次优解。为此，本文提出了SoftPipe，一个新的强化学习框架，通过灵活的“软引导”范式来替代这些硬约束。SoftPipe将动作选择视为贝叶斯推断问题，通过大型语言模型生成的高层战略先验概率性地引导探索，并结合来自监督学习排序模型的细粒度质量评分和智能体Q函数的长期价值估计。通过在18个多样化数据集上的广泛实验，SoftPipe在管道质量上实现了高达13.9%的提升，并且收敛速度提高了2.8倍。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决数据准备中的搜索空间管理问题，现有方法因依赖硬约束而导致搜索空间过早修剪，无法找到最优解。

核心思路：SoftPipe框架通过引入灵活的“软引导”范式，利用贝叶斯推断来进行动作选择，从而更有效地探索搜索空间。

技术框架：SoftPipe的整体架构包括三个主要模块：首先是由大型语言模型生成的高层战略先验，其次是来自监督学习排序模型的细粒度质量评分，最后是智能体的Q函数提供的长期价值估计。这些模块通过协作过程结合在一起。

关键创新：SoftPipe的核心创新在于用软引导替代硬约束，使得搜索空间的探索更加灵活，避免了传统方法的局限性。

关键设计：在设计上，SoftPipe结合了来自不同来源的估计，包括高层战略先验和细粒度质量评分，确保了探索过程的有效性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，SoftPipe在18个不同数据集上实现了最高13.9%的管道质量提升，并且收敛速度提高了2.8倍，显著优于现有的强化学习方法，展示了其在数据准备中的有效性和优势。

🎯 应用场景

SoftPipe框架在数据准备领域具有广泛的应用潜力，能够提升机器学习模型的训练效率和效果。其灵活的探索机制适用于各种数据集，未来可扩展至更复杂的机器学习任务，如自动特征工程和数据清洗等。

📄 摘要（原文）

Data preparation is a foundational yet notoriously challenging component of the machine learning lifecycle, characterized by a vast combinatorial search space. While reinforcement learning (RL) offers a promising direction, state-of-the-art methods suffer from a critical limitation: to manage the search space, they rely on rigid hard constraints'' that prematurely prune the search space and often preclude optimal solutions. To address this, we introduce SoftPipe, a novel RL framework that replaces these constraints with a flexiblesoft guidance'' paradigm. SoftPipe formulates action selection as a Bayesian inference problem. A high-level strategic prior, generated by a Large Language Model (LLM), probabilistically guides exploration. This prior is combined with empirical estimators from two sources through a collaborative process: a fine-grained quality score from a supervised Learning-to-Rank (LTR) model and a long-term value estimate from the agent's Q-function. Through extensive experiments on 18 diverse datasets, we demonstrate that SoftPipe achieves up to a 13.9\% improvement in pipeline quality and 2.8$\times$ faster convergence compared to existing methods.