論文の概要: Toward Reliable Scientific Visualization Pipeline Construction with Structure-Aware Retrieval-Augmented LLMs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.16057v1
- Date: Tue, 17 Mar 2026 01:52:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-18 17:42:07.066659
- Title: Toward Reliable Scientific Visualization Pipeline Construction with Structure-Aware Retrieval-Augmented LLMs
- Title（参考訳）: 構造対応検索型LLMによる信頼性のある可視化パイプライン構築に向けて
- Authors: Guanghui Zhao, Zhe Wang, Yu Dong, Guan Li, GuiHua Shan,
- Abstract要約: 本稿では,パイプライン対応のvtk.jsコード例をコンテキストガイダンスとして提供する構造対応検索拡張生成ワークフローを提案する。
構造化されたドメイン固有のコンテキストによってパイプライン実行性が大幅に改善され、修正コストが削減されることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.621769369142395
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Scientific visualization pipelines encode domain-specific procedural knowledge with strict execution dependencies, making their construction sensitive to missing stages, incorrect operator usage, or improper ordering. Thus, generating executable scientific visualization pipelines from natural-language descriptions remains challenging for large language models, particularly in web-based environments where visualization authoring relies on explicit code-level pipeline assembly. In this work, we investigate the reliability of LLM-based scientific visualization pipeline generation, focusing on vtk.js as a representative web-based visualization library. We propose a structure-aware retrieval-augmented generation workflow that provides pipeline-aligned vtk.js code examples as contextual guidance, supporting correct module selection, parameter configuration, and execution order. We evaluate the proposed workflow across multiple multi-stage scientific visualization tasks and LLMs, measuring reliability in terms of pipeline executability and human correction effort. To this end, we introduce correction cost as metric for the amount of manual intervention required to obtain a valid pipeline. Our results show that structured, domain-specific context substantially improves pipeline executability and reduces correction cost. We additionally provide an interactive analysis interface to support human-in-the-loop inspection and systematic evaluation of generated visualization pipelines.
- Abstract（参考訳）: 科学的可視化パイプラインは、ドメイン固有の手続き的知識を厳格な実行依存でエンコードする。
このように、自然言語記述から実行可能な科学的可視化パイプラインを生成することは、特に可視化オーサリングが明示的なコードレベルのパイプラインアセンブリに依存するWebベースの環境では、大きな言語モデルでは依然として困難である。
本研究では, LLM を用いた科学的可視化パイプライン生成の信頼性について検討し, 代表的な Web ベースビジュアライゼーションライブラリとして vtk.js に着目した。
本稿では,パイプラインに沿ったvtk.jsコード例をコンテキストガイダンスとして提供し,適切なモジュール選択,パラメータ設定,実行順序をサポートする構造対応検索拡張生成ワークフローを提案する。
複数の多段階の科学的可視化タスクとLCMをまたいだワークフローの評価を行い、パイプライン実行可能性と人間の修正作業の信頼性を測定した。
この目的のために,有効なパイプラインを得るのに必要な手動介入量の指標として補正コストを導入する。
その結果、構造化されたドメイン固有のコンテキストによってパイプライン実行性が大幅に改善され、修正コストが削減されることがわかった。
また、人間のループ内検査と生成した可視化パイプラインの系統的評価をサポートする対話型解析インタフェースを提供する。
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