论文
SpecMind：通过多智能体混合检索增强生成实现频谱智能
SpecMind: Enabling Spectrum Intelligence via Multi-Agent Hybrid Retrieval-Augmented Generation
摘要
无线设备的指数级增长正在推动前所未有的频谱需求，推动频谱管理朝着跨越空间、时间和设备限制的更细粒度决策的方向发展。因此，频谱政策制定者和工程师必须处理来自不同来源并采用多种不同形式（例如文本和表格）的大量数据。这些数据源通常是分散的，需要大量的时间和精力来整合、搜索和解释。此外，大部分信息都是为了人类理解而格式化的，并且自动化系统不容易访问。为了应对这一挑战，我们提出了 SpecMind，这是一种用于频谱智能的新型多代理检索增强生成 (RAG) 系统，可对异构数据源进行推理。该系统使自主代理能够协调专门的子代理，这些子代理可以跨政策程序、法律法规和许可证数据库检索和综合知识。我们开发了 SpecBench，这是一个基于现实世界许可记录和政策程序的问答 (Q&A) 数据集，解决了频谱领域 RAG 系统评估资源的缺乏问题。实验结果表明，SpecMind 在频谱相关任务中的性能优于传统的通用 RAG 系统，相对于强大的基线，胜率超过 80%。基于代理的设计可以实现更准确的检索、更好的上下文推理，并改进跨不同查询类型的任务完成情况。
