Fugu-MT 論文翻訳(概要): LLM-based Question-Answer Framework for Sensor-driven HVAC System Interaction

論文の概要: LLM-based Question-Answer Framework for Sensor-driven HVAC System Interaction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.04748v1
Date: Mon, 07 Jul 2025 08:19:17 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-08 15:46:35.325522
Title: LLM-based Question-Answer Framework for Sensor-driven HVAC System Interaction
Title（参考訳）: センサ駆動型HVACシステムインタラクションのためのLCMに基づく質問応答フレームワーク
Authors: Sungmin Lee, Minju Kang, Joonhee Lee, Seungyong Lee, Dongju Kim, Jingi Hong, Jun Shin, Pei Zhang, JeongGil Ko,
Abstract要約: JARVISは、センサーデータ駆動型HVACシステムインタラクションに適した2段階のLLMベースのQAフレームワークである。高レベルのユーザクエリを構造化実行命令に変換するのに、Expert-LLMと、データ検索、統計処理、レスポンス生成を行うエージェントを使用している。 JARVISは, 自動評価とユーザ中心評価の両方において, ベースラインとアブレーションの変種を一貫して上回っている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.02332546861083
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Question-answering (QA) interfaces powered by large language models (LLMs) present a promising direction for improving interactivity with HVAC system insights, particularly for non-expert users. However, enabling accurate, real-time, and context-aware interactions with HVAC systems introduces unique challenges, including the integration of frequently updated sensor data, domain-specific knowledge grounding, and coherent multi-stage reasoning. In this paper, we present JARVIS, a two-stage LLM-based QA framework tailored for sensor data-driven HVAC system interaction. JARVIS employs an Expert-LLM to translate high-level user queries into structured execution instructions, and an Agent that performs SQL-based data retrieval, statistical processing, and final response generation. To address HVAC-specific challenges, JARVIS integrates (1) an adaptive context injection strategy for efficient HVAC and deployment-specific information integration, (2) a parameterized SQL builder and executor to improve data access reliability, and (3) a bottom-up planning scheme to ensure consistency across multi-stage response generation. We evaluate JARVIS using real-world data collected from a commercial HVAC system and a ground truth QA dataset curated by HVAC experts to demonstrate its effectiveness in delivering accurate and interpretable responses across diverse queries. Results show that JARVIS consistently outperforms baseline and ablation variants in both automated and user-centered assessments, achieving high response quality and accuracy.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)を利用した質問応答(QA)インタフェースは,HVACシステムインテリジェンス,特に非専門家ユーザとの対話性を向上するための有望な方向性を示す。しかし、HVACシステムとの正確、リアルタイム、コンテキスト対応のインタラクションを可能にするには、頻繁に更新されるセンサーデータの統合、ドメイン固有の知識基盤、一貫性のある多段階推論など、ユニークな課題が伴う。本稿では,センサデータ駆動型HVACシステムインタラクションに適した2段階LLMベースのQAフレームワークであるJARVISを提案する。 JARVISは、高レベルのユーザクエリを構造化された実行命令に変換するためのExpert-LLMと、SQLベースのデータ検索、統計処理、最終応答生成を実行するエージェントを使用する。 HVAC固有の課題に対処するため、(1)効率的なHVACとデプロイメント固有の情報統合のための適応型コンテキストインジェクション戦略、(2)データアクセス信頼性を改善するためのパラメータ化SQLビルダーとエグゼキュータ、(3)マルチステージレスポンス生成間の一貫性を保証するボトムアップ計画スキームを統合する。我々は,商用のHVACシステムから収集した実世界データと,HVACの専門家がキュレートした地上真実QAデータセットを用いてJARVISを評価し,多様なクエリに対して正確かつ解釈可能な応答を提供することの有効性を実証した。その結果、JARVISは、自動評価とユーザ中心評価の両方において、ベースラインとアブレーションの変種を一貫して上回り、高い応答品質と精度を実現していることがわかった。

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