一种用于对话式大型语言模型的教学工具，可加速机器学习方法在常规生物分析工作流程中的开发

《ChemBioChem》：A Conversational Large-Language-Model Tutor that Accelerates Machine-Learning Method Development in Routine Bioanalytical Workflows

图像分类和LC-MS保留时间预测的生物分析化学案例中，基于GPT-4o的对话式助手成功指导无经验用户完成机器学习全流程开发。摘要：设计了一个轻量级对话式AI助手，通过自然语言交互指导实验科学家完成机器学习工作流，包括任务定义、模型选择、代码生成等步骤。在图像分类和回归预测两个案例中，新手用户在助手引导下成功构建了可运行的机器学习模型，验证了该助手在降低ML应用门槛方面的有效性。

　　机器学习（ML）正在迅速成为实验科学的核心组成部分，它在数据解释、模式识别和预测建模方面提供了前所未有的能力。然而，许多科学家由于缺乏机器学习的培训而难以采用这些技术。尽管自动化机器学习（AutoML）平台提供了强大的功能，但它们通常需要用户具备一定的数据格式、模型选择、评估策略和云基础设施方面的背景知识，这使得非专业用户难以直接使用。同样，像GitHub Copilot这样的开发助手虽然功能强大，但更适合已经具备编程经验的用户。这些工具未能为缺乏机器学习背景的用户提供逐步指导或解释相关概念，导致实验科学家在尝试使用时面临陡峭的学习曲线。

为了解决这一问题，本文提出了一种轻量级的、对话式的助手，旨在通过自然语言交互逐步引导用户完成机器学习流程的设计。该助手基于OpenAI的GPT-4o模型，并通过Gradio界面部署，为实验科学家提供了一个可访问的平台。与传统的被动响应式聊天机器人不同，该助手模拟了导师的思维方式，以结构化的方式引导用户从定义机器学习目标开始，逐步评估数据结构、选择模型、解释评估指标，并最终生成带有注释的Python代码。该系统的设计不仅考虑了机器学习的实用性，还强调了其教育价值，使得非专业用户能够理解并掌握机器学习的基本概念和流程。

在实验过程中，该助手被用于两个具有代表性的案例研究：一是对侧向流动免疫分析（LFIA）测试条进行图像分类，用于诊断读取；二是基于小分子的分子描述符，通过回归分析预测液相色谱-质谱联用（LC-MS）的保留时间（RT）。在这些案例中，实验室成员在没有机器学习或编程经验的情况下，仅通过助手的引导就成功构建了可用的模型。这表明，通过结构化的对话式交互，即使是初学者也能在短时间内掌握机器学习的基本操作并构建有效的模型。

为了确保助手能够适应不同领域的用户，开发团队在系统中嵌入了完整的开发文档，使得其他研究者可以轻松地将该框架应用于其他科学领域。例如，该助手可以用于光谱分析、生物信息学流程，甚至是特定任务的科学同行评审助手。这种设计不仅提高了机器学习在实验科学中的可访问性，也为跨学科的研究提供了可扩展的解决方案。

助手的核心设计理念是通过自然语言引导用户逐步完成机器学习流程的每个阶段，从而降低使用门槛。在实际操作中，用户只需输入研究目标，助手便会引导其完成数据准备、模型选择、训练、调优和评估等步骤。例如，在图像分类任务中，助手会询问用户关于图像格式、数据集大小、标签结构等关键信息，并基于这些信息推荐合适的模型，如卷积神经网络（CNN），并解释其结构和适用场景。此外，助手还会介绍必要的预处理步骤，如将图像转换为灰度、调整大小、归一化像素值以及标签编码，以确保数据的高质量和模型的稳定性。

在回归任务中，助手则引导用户选择适合高维表格数据的模型，如随机森林回归器、XGBoost回归器和多层感知机（MLP）。在这一过程中，助手不仅解释了每种模型的工作原理，还介绍了如何评估模型性能，包括均方误差（MSE）和决定系数（R2）。为了确保用户能够理解模型的训练和评估过程，助手在每一步都提供清晰的解释，并在生成代码前确认用户对当前步骤的理解。这种结构化的对话式流程确保了用户不仅是在执行任务，而是在学习如何设计和构建机器学习模型。

此外，助手的设计还考虑到了用户在使用过程中可能遇到的技术挑战。例如，由于大语言模型（LLM）可能会生成错误的信息（称为“幻觉”），助手通过引入解码温度控制的滑块，帮助用户调整模型输出的确定性和一致性。较低的温度值可以减少模型输出的不确定性，而较高的温度值则可能带来更多创新性的建议。这种灵活性使得助手能够适应不同用户的需求，同时确保输出的可靠性。

在实际应用中，助手的表现证明了其在实验科学中的有效性。在第一个案例中，用户通过助手的指导构建了一个CNN分类器，用于识别LFIA测试条的正负结果。该模型在测试集上实现了86%的准确率、88%的精确率、79%的召回率和93%的AUC-ROC值，尽管与专家级模型相比还有一定差距，但已经达到了可运行的水平。而在第二个案例中，用户通过助手的引导训练了三种回归模型，并选择了表现最佳的随机森林回归器。该模型在测试集上实现了77%的R2和9,600 s?2的MSE，表明其在预测LC-MS保留时间方面具有一定的准确性。

这些案例研究不仅展示了助手在实际操作中的可行性，也突显了其作为教育工具的潜力。通过助手的引导，用户能够逐步理解机器学习的基本概念，并在实际操作中应用这些知识。此外，助手的代码生成功能不仅提供了执行的脚本，还附带了详细的注释和解释，帮助用户在后续的调整和优化中更加自信。

在设计助手的过程中，开发团队还特别关注了系统的可扩展性和适应性。助手的架构基于Gradio接口和OpenAI的GPT-4o模型，使得用户能够在本地环境中运行，并且不需要复杂的后端基础设施。这种轻量级的设计确保了助手的易用性和可重复性，同时也为未来功能的扩展提供了可能性。例如，在后续的开发阶段（Phase 2），助手将支持直接的数据集上传、自动数据集检查、代码执行和实时结果可视化等功能，进一步增强其交互性和实用性。

助手的系统提示（system prompt）是其成功的关键之一。该提示被设计为一个七步的教育性流程，引导用户逐步完成机器学习任务的各个阶段。从理解用户的研究目标开始，助手会逐步引导用户评估数据集、选择合适的模型、解释整个机器学习流程、指导用户选择评估指标、总结整个流程，并在确认用户理解后生成代码。这种结构化的提示设计确保了助手的行为逻辑清晰，使得用户能够在一个连贯的框架下进行机器学习模型的构建。

此外，助手的开发过程遵循了一个清晰的、分阶段的流程，以确保其可复制性和可理解性。用户只需按照步骤创建虚拟环境、安装必要的依赖库，并运行一个包含所有功能的Python脚本（app.py），即可快速启动助手。这一设计使得助手的使用门槛大大降低，即使是非计算机专业的科学家也能轻松上手。

为了进一步验证助手的有效性，开发团队还引入了两个案例研究，分别涉及图像分类和回归任务。在图像分类任务中，助手成功引导用户构建了一个CNN模型，该模型在测试集上表现良好，尽管与专家级模型相比仍有差距，但已经能够满足实际应用的需求。而在回归任务中，助手则帮助用户构建并评估了三种不同的模型，最终选择了表现最佳的随机森林回归器，并通过调整超参数优化了模型性能。

通过这两个案例，助手展示了其在不同机器学习任务中的适用性。无论是处理图像数据还是表格数据，助手都能提供清晰的指导和实用的代码，帮助用户完成从问题定义到模型评估的整个流程。此外，助手还通过引入数据质量检查和模型调优建议，帮助用户更好地理解数据和模型之间的关系，从而提高其对机器学习过程的掌控能力。

总的来说，本文提出的助手不仅是一个强大的机器学习工具，更是一个具有教育意义的平台。它通过自然语言交互的方式，帮助非专业用户逐步掌握机器学习的基本概念和实践方法，从而降低了使用门槛。随着机器学习在实验科学中的应用日益广泛，这样的助手将成为推动数据驱动发现的重要工具。通过结合通用的大语言模型和结构化的教学设计，助手为实验科学家提供了一个可扩展、可适应的框架，使其能够轻松地将机器学习应用于各种数据分析任务。未来，随着更多功能的加入，如实时可视化和代码执行，助手将进一步增强其交互性和实用性，为实验科学的智能化发展提供有力支持。