論文の概要: Demonstration of InsightPilot: An LLM-Empowered Automated Data Exploration System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00477v1
• Date: Sun, 2 Apr 2023 07:27:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-04 17:48:24.857201
• Title: Demonstration of InsightPilot: An LLM-Empowered Automated Data Exploration System
• Title（参考訳）: LLMを利用した自動データ探索システムInsightPilotの実証
• Authors: Pingchuan Ma, Rui Ding, Shuai Wang, Shi Han, Dongmei Zhang
• Abstract要約: 本稿では,データ探索プロセスの簡略化を目的とした自動データ探索システムであるInsightPilotを紹介する。 InsightPilotは、理解、要約、説明などの適切な分析意図を自動的に選択する。 簡単に言うと、IQueryはデータ分析操作の抽象化と自動化であり、データアナリストのアプローチを模倣しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.785122292185825
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Exploring data is crucial in data analysis, as it helps users understand and interpret the data more effectively. However, performing effective data exploration requires in-depth knowledge of the dataset and expertise in data analysis techniques. Not being familiar with either can create obstacles that make the process time-consuming and overwhelming for data analysts. To address this issue, we introduce InsightPilot, an LLM (Large Language Model)-based, automated data exploration system designed to simplify the data exploration process. InsightPilot automatically selects appropriate analysis intents, such as understanding, summarizing, and explaining. Then, these analysis intents are concretized by issuing corresponding intentional queries (IQueries) to create a meaningful and coherent exploration sequence. In brief, an IQuery is an abstraction and automation of data analysis operations, which mimics the approach of data analysts and simplifies the exploration process for users. By employing an LLM to iteratively collaborate with a state-of-the-art insight engine via IQueries, InsightPilot is effective in analyzing real-world datasets, enabling users to gain valuable insights through natural language inquiries. We demonstrate the effectiveness of InsightPilot in a case study, showing how it can help users gain valuable insights from their datasets.
• Abstract（参考訳）: データの理解と解釈をより効果的にするために、データの探索はデータ分析において不可欠です。 しかし、効果的なデータ探索を行うには、データセットの深い知識とデータ分析技術に関する専門知識が必要である。 どちらも慣れていないと、プロセスに時間がかかり、データアナリストにとって圧倒的な障害が生じる。 この問題に対処するため,我々は,データ探索プロセスの簡略化を目的としたllm(large language model)ベースの自動データ探索システムであるinsightpilotを紹介する。 InsightPilotは、理解、要約、説明などの適切な分析意図を自動的に選択する。 そして、これらの分析意図を対応する意図的クエリ(IQueries)を発行して、有意義で一貫性のある探索シーケンスを生成する。 簡単に言うと、IQueryはデータ分析操作の抽象化と自動化であり、データアナリストのアプローチを模倣し、ユーザの探索プロセスを単純化します。 LLMを使用して、IQueriesを介して最先端のインサイトエンジンと反復的にコラボレーションすることで、InsightPilotは現実世界のデータセットの分析に有効であり、ユーザは自然言語の問い合わせを通じて貴重なインサイトを得ることができる。 insightpilotの有効性をケーススタディで示し、ユーザがデータセットから貴重な洞察を得るのにどのように役立つかを示します。

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