論文の概要: CleanAgent: Automating Data Standardization with LLM-based Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08291v2
• Date: Thu, 25 Apr 2024 03:47:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 20:48:34.186286
• Title: CleanAgent: Automating Data Standardization with LLM-based Agents
• Title（参考訳）: CleanAgent: LLMベースのエージェントによるデータ標準化の自動化
• Authors: Danrui Qi, Jiannan Wang,
• Abstract要約: カラム型を標準化するための宣言的統一APIを備えたPythonライブラリを提案する。 Dataprep.Cleanは、特定の列型を1行のコードで標準化可能にすることで、複雑さを大幅に削減する。 データ標準化プロセスを自動化するために、Dataprep.CleanとLLMベースのエージェントを統合するCleanAgentフレームワークを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.069939236366668
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data standardization is a crucial part in data science life cycle. While tools like Pandas offer robust functionalities, their complexity and the manual effort required for customizing code to diverse column types pose significant challenges. Although large language models (LLMs) like ChatGPT have shown promise in automating this process through natural language understanding and code generation, it still demands expert-level programming knowledge and continuous interaction for prompt refinement. To solve these challenges, our key idea is to propose a Python library with declarative, unified APIs for standardizing column types, simplifying the code generation of LLM with concise API calls. We first propose Dataprep.Clean which is written as a component of the Dataprep Library, offers a significant reduction in complexity by enabling the standardization of specific column types with a single line of code. Then we introduce the CleanAgent framework integrating Dataprep.Clean and LLM-based agents to automate the data standardization process. With CleanAgent, data scientists need only provide their requirements once, allowing for a hands-free, automatic standardization process.
• Abstract（参考訳）: データ標準化は、データサイエンスのライフサイクルにおいて重要な部分です。 Pandasのようなツールは堅牢な機能を提供しますが、コードのさまざまな列タイプへのカスタマイズに必要な複雑さと手作業は、大きな課題を引き起こします。 ChatGPTのような大きな言語モデル(LLM)は、自然言語の理解とコード生成を通じてこのプロセスを自動化することを約束している。 これらの課題を解決するため、我々は列型を標準化するための宣言的で統一されたAPIを備えたPythonライブラリを提案し、簡潔なAPI呼び出しでLLMのコード生成を単純化する。 我々はまず,Dataprepライブラリのコンポーネントとして記述されたDataprep.Cleanを提案する。 次に、データ標準化プロセスを自動化するために、Dataprep.CleanとLLMベースのエージェントを統合するCleanAgentフレームワークを紹介します。 CleanAgentでは、データサイエンティストは要件を一度だけ提供し、ハンズフリーで自動標準化プロセスを可能にする。

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