MuaLLM: A Multimodal Large Language Model Agent for Circuit Design Assistance with Hybrid Contextual Retrieval-Augmented Generation

📄 arXiv: 2508.08137v1 📥 PDF

作者: Pravallika Abbineni, Saoud Aldowaish, Colin Liechty, Soroosh Noorzad, Ali Ghazizadeh, Morteza Fayazi

分类: cs.LG, cs.AI, eess.SY

发布日期: 2025-08-11

💡 一句话要点

提出MuaLLM以解决电路设计文献检索与生成问题

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

关键词: 多模态学习 大型语言模型 电路设计 检索增强生成 智能搜索工具 实时数据库更新 推理能力 文献综述

📋 核心要点

  1. 现有电路设计方法面临文献综述困难，主要由于研究快速增长和数据表示不一致。
  2. MuaLLM通过混合检索增强生成框架和自适应向量数据库，提供高效的电路设计支持。
  3. 在RAG-250和Reas-100数据集上，MuaLLM分别实现了90.1%的召回率和86.8%的准确率，表现优异。

📝 摘要（中文）

进行全面的文献综述对于推动电路设计方法至关重要。然而，快速涌现的前沿研究、不一致的数据表示以及优化电路设计目标的复杂性使这一任务变得极具挑战性。本文提出了MuaLLM，一个开源的多模态大型语言模型代理，旨在为电路设计提供支持。MuaLLM集成了混合的检索增强生成框架，并结合了电路设计研究论文的自适应向量数据库。与传统大型语言模型不同，MuaLLM采用了Reason + Act（ReAct）工作流，支持迭代推理、目标设定和多步骤信息检索。该系统能够处理文本和视觉数据，提供基于电路文献的合理响应。MuaLLM在最大上下文长度下，成本降低至传统模型的10倍，速度提升1.6倍，同时保持相同的准确性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决电路设计领域中，文献综述的复杂性和效率低下的问题。现有方法在处理快速增长的研究文献时，常常面临数据表示不一致和上下文限制的挑战。

核心思路：MuaLLM通过引入混合检索增强生成框架，结合自适应向量数据库，能够有效地进行信息检索和生成。其Reason + Act工作流设计使得系统能够进行迭代推理和多步骤信息处理，从而提升了电路设计的支持能力。

技术框架：MuaLLM的整体架构包括数据检索模块、推理模块和生成模块。数据检索模块负责从数据库和互联网获取相关文献，推理模块进行多步骤的逻辑推理，生成模块则输出基于文献的合理答案。

关键创新：MuaLLM的主要创新在于将检索与推理解耦，允许在任意规模的文献库上进行扩展推理。这一设计突破了传统大型语言模型在上下文长度上的限制，显著提高了效率和准确性。

关键设计：MuaLLM采用了自适应向量数据库，支持实时更新和智能搜索工具，确保文献检索的及时性和相关性。同时，模型在最大上下文长度下，成本降低至传统模型的10倍，速度提升1.6倍。其损失函数和网络结构经过优化，以适应多模态数据处理。

📊 实验亮点

MuaLLM在RAG-250数据集上实现了90.1%的召回率，在Reas-100数据集上达到了86.8%的准确率，显示出其在信息检索和多步骤推理方面的卓越性能。与传统方法相比，MuaLLM在最大上下文长度下成本降低至10倍，速度提升1.6倍，且保持相同的准确性，展现了显著的效率优势。

🎯 应用场景

MuaLLM在电路设计领域具有广泛的应用潜力，能够帮助工程师快速获取相关文献和设计建议，提升设计效率。其多模态处理能力使得文本和视觉信息的结合分析成为可能，未来可扩展至其他工程领域的设计支持。该系统的实时更新能力也为持续的研究提供了重要支持，推动电路设计方法的进步。

📄 摘要（原文）

Conducting a comprehensive literature review is crucial for advancing circuit design methodologies. However, the rapid influx of state-of-the-art research, inconsistent data representation, and the complexity of optimizing circuit design objectives make this task significantly challenging. In this paper, we propose MuaLLM, an open-source multimodal Large Language Model (LLM) agent for circuit design assistance that integrates a hybrid Retrieval-Augmented Generation (RAG) framework with an adaptive vector database of circuit design research papers. Unlike conventional LLMs, the MuaLLM agent employs a Reason + Act (ReAct) workflow for iterative reasoning, goal-setting, and multi-step information retrieval. It functions as a question-answering design assistant, capable of interpreting complex queries and providing reasoned responses grounded in circuit literature. Its multimodal capabilities enable processing of both textual and visual data, facilitating more efficient and comprehensive analysis. The system dynamically adapts using intelligent search tools, automated document retrieval from the internet, and real-time database updates. Unlike conventional approaches constrained by model context limits, MuaLLM decouples retrieval from inference, enabling scalable reasoning over arbitrarily large corpora. At the maximum context length supported by standard LLMs, MuaLLM remains up to 10x less costly and 1.6x faster while maintaining the same accuracy. This allows rapid, no-human-in-the-loop database generation, overcoming the bottleneck of simulation-based dataset creation for circuits. To evaluate MuaLLM, we introduce two custom datasets: RAG-250, targeting retrieval and citation performance, and Reasoning-100 (Reas-100), focused on multistep reasoning in circuit design. MuaLLM achieves 90.1% recall on RAG-250, and 86.8% accuracy on Reas-100.