AI-Powered Assistant for Long-Term Access to RHIC Knowledge

📄 arXiv: 2509.09688v1 📥 PDF

作者: Mohammad Atif, Vincent Garonne, Eric Lancon, Jerome Lauret, Alexandr Prozorov, Michal Vranovsky

分类: cs.IR, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-08-18

💡 一句话要点

提出AI助手以实现RHIC知识的长期访问与保存

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 人工智能助手 知识管理 数据保存 自然语言处理 科学研究

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有方法在保存和访问RHIC的庞大数据及知识方面存在挑战，难以实现有效的知识检索与再利用。
  2. 方法要点：提出一种基于AI的助手系统，利用大型语言模型和检索增强生成技术，实现对RHIC文档和数据的自然语言访问。
  3. 实验或效果：报告了系统的部署情况及其计算性能，展示了AI工具在科学数据可用性和可发现性方面的显著提升。

📝 摘要（中文）

随着布鲁克海文国家实验室的相对重离子对撞机（RHIC）完成25年的运行，保存其庞大的数据存储（约1 ExaByte）及嵌入的科学知识成为关键任务。RHIC数据与分析保存计划（DAPP）引入了一种基于AI的助手系统，提供对文档、工作流程和软件的自然语言访问，旨在支持可重复性、教育和未来发现。该助手基于大型语言模型，采用检索增强生成和模型上下文协议，能够索引RHIC实验中的结构化和非结构化内容，支持领域适应的交互。我们报告了该系统的部署、计算性能、正在进行的多实验集成以及为可持续和可解释的长期AI访问而设计的架构特性。我们的经验表明，现代AI/ML工具可以改变科学遗留数据的可用性和可发现性。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决如何有效保存和访问RHIC实验的庞大数据及嵌入的科学知识。现有方法在知识检索和再利用方面存在不足，难以满足科学研究的需求。

核心思路：论文提出了一种AI助手系统，利用大型语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）技术，提供自然语言访问，旨在提升数据的可用性和可发现性。通过这种设计，用户可以更直观地与复杂数据进行交互。

技术框架：该系统的整体架构包括数据索引模块、自然语言处理模块和用户交互模块。数据索引模块负责处理RHIC实验的结构化和非结构化内容，自然语言处理模块则利用LLM进行语义理解和生成，用户交互模块提供友好的界面与用户进行交互。

关键创新：最重要的技术创新在于结合了检索增强生成和模型上下文协议，使得助手能够在特定领域内进行适应性交互。这一方法与传统的知识检索系统相比，显著提高了用户的交互体验和信息获取效率。

关键设计：在系统设计中，采用了特定的参数设置以优化模型性能，损失函数设计考虑了语义一致性和生成质量。此外，网络结构经过精心调整，以确保在处理大规模数据时的高效性和可扩展性。

📊 实验亮点

实验结果表明，该AI助手系统在数据检索和用户交互方面表现出色，显著提升了信息获取的效率。具体性能数据尚未披露，但系统的计算性能和多实验集成能力得到了积极反馈，表明其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括科学研究、教育和数据分析等。通过提供对复杂数据的自然语言访问，研究人员和学生可以更轻松地获取和理解历史数据，从而促进科学发现和知识传播。未来，该系统可能在其他领域的知识管理和数据挖掘中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

As the Relativistic Heavy Ion Collider (RHIC) at Brookhaven National Laboratory concludes 25 years of operation, preserving not only its vast data holdings ($\sim$1 ExaByte) but also the embedded scientific knowledge becomes a critical priority. The RHIC Data and Analysis Preservation Plan (DAPP) introduces an AI-powered assistant system that provides natural language access to documentation, workflows, and software, with the aim of supporting reproducibility, education, and future discovery. Built upon Large Language Models using Retrieval-Augmented Generation and the Model Context Protocol, this assistant indexes structured and unstructured content from RHIC experiments and enables domain-adapted interaction. We report on the deployment, computational performance, ongoing multi-experiment integration, and architectural features designed for a sustainable and explainable long-term AI access. Our experience illustrates how modern AI/ML tools can transform the usability and discoverability of scientific legacy data.