面向战场物联网的边缘设备自然语言数据库交互
计算与语言
2025-06-10 v1 人工智能
数据库
摘要
物联网 (IoT) 在战场上的扩展为增强情报意识提供了新的机遇。为提高 IoBT 在关键决策中的情报意识潜力，必须将来自这些设备的数据处理为按需提供给消费者的即用信息对象。为此，我们提出一种工作流程，利用自然语言处理 (NLP) 查询数据库技术并以自然语言形式返回响应。我们的解决方案针对边缘设备优化的大型语言模型 (LLM) 用于执行 NLP 操作，同时采用图形数据库技术，这些数据库适用于 IoBT 中普遍存在的动态连接网络。我们的体系结构使用 LLM 进行两种任务：将自然语言问题映射到 Cypher 数据库查询，以及将数据库输出总结为自然语言响应。我们在代表美国陆军 Multipurpose Sensing Area (MSA) 数据的数据库上，对几种中等规模的 LLM 进行评估。我们发现 Llama 3.1 (80 亿参数) 在所有考虑的指标上均优于其他模型。最重要的是，我们注意到，与当前方法不同，我们的两步方法允许放宽所生成 Cypher 查询与真实代码之间的精确匹配要求，从而实现了准确率提升 19.4%。我们的工作流程为在边缘设备上部署 LLM 以实现与包含关键决策所需信息对象的数据库的自然语言交互奠定了基础。
引用
@article{arxiv.2506.06396,
title = {Natural Language Interaction with Databases on Edge Devices in the Internet of Battlefield Things},
author = {Christopher D. Molek and Roberto Fronteddu and K. Brent Venable and Niranjan Suri},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.06396},
year = {2025}
}