論文の概要: Agentic Retrieval-Augmented Generation for Time Series Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14484v1
• Date: Sun, 18 Aug 2024 11:47:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-01 16:52:18.360411
• Title: Agentic Retrieval-Augmented Generation for Time Series Analysis
• Title（参考訳）: 時系列解析のためのエージェント検索拡張生成
• Authors: Chidaksh Ravuru, Sagar Srinivas Sakhinana, Venkataramana Runkana,
• Abstract要約: 本稿では,時系列解析のためのエージェント検索拡張フレームワークを提案する。 提案したモジュール型マルチエージェントRAGアプローチは、柔軟性を提供し、主要な時系列タスクに対してより最先端のパフォーマンスを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Time series modeling is crucial for many applications, however, it faces challenges such as complex spatio-temporal dependencies and distribution shifts in learning from historical context to predict task-specific outcomes. To address these challenges, we propose a novel approach using an agentic Retrieval-Augmented Generation (RAG) framework for time series analysis. The framework leverages a hierarchical, multi-agent architecture where the master agent orchestrates specialized sub-agents and delegates the end-user request to the relevant sub-agent. The sub-agents utilize smaller, pre-trained language models (SLMs) customized for specific time series tasks through fine-tuning using instruction tuning and direct preference optimization, and retrieve relevant prompts from a shared repository of prompt pools containing distilled knowledge about historical patterns and trends to improve predictions on new data. Our proposed modular, multi-agent RAG approach offers flexibility and achieves state-of-the-art performance across major time series tasks by tackling complex challenges more effectively than task-specific customized methods across benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: 時系列モデリングは多くのアプリケーションにおいて重要であるが、複雑な時空間依存や歴史的文脈から学び、タスク固有の結果を予測するための分散シフトといった課題に直面している。 これらの課題に対処するために,時系列解析のためのエージェント検索・拡張生成(RAG)フレームワークを用いた新しい手法を提案する。 このフレームワークは階層的なマルチエージェントアーキテクチャを利用しており、マスターエージェントは特別なサブエージェントを編成し、エンドユーザリクエストを関連するサブエージェントに委譲する。 サブエージェントは、命令チューニングと直接選好最適化を用いた微調整により、特定の時系列タスク用にカスタマイズされた、より小さな、事前訓練された言語モデル(SLM)を使用し、履歴パターンやトレンドに関する蒸留知識を含むプロンプトプールの共有リポジトリから関連するプロンプトを取得して、新しいデータの予測を改善する。 提案するモジュール型マルチエージェントRAGアプローチは,ベンチマークデータセット間のタスク固有のカスタマイズメソッドよりも,複雑な課題に効果的に取り組むことで,大規模時系列タスクにおける最先端のパフォーマンスを実現する。

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