論文の概要: Hybrid LLM/Rule-based Approaches to Business Insights Generation from Structured Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15604v1
• Date: Wed, 24 Apr 2024 02:42:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-25 14:43:50.835773
• Title: Hybrid LLM/Rule-based Approaches to Business Insights Generation from Structured Data
• Title（参考訳）: 構造化データからのビジネスインサイト生成のためのハイブリッドLCM/ルールベースアプローチ
• Authors: Aliaksei Vertsel, Mikhail Rumiantsau,
• Abstract要約: 広範囲で多様なデータセットから実行可能な洞察を抽出する能力は、情報的な意思決定と競合するエッジの維持に不可欠である。 従来のルールベースのシステムは信頼できるが、現代のビジネスデータの複雑さとダイナミズムに直面したとき、しばしば不足する。 本稿では,ルールベースシステムのロバスト性と大規模言語モデルの適応力を統合するハイブリッドアプローチの有効性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the field of business data analysis, the ability to extract actionable insights from vast and varied datasets is essential for informed decision-making and maintaining a competitive edge. Traditional rule-based systems, while reliable, often fall short when faced with the complexity and dynamism of modern business data. Conversely, Artificial Intelligence (AI) models, particularly Large Language Models (LLMs), offer significant potential in pattern recognition and predictive analytics but can lack the precision necessary for specific business applications. This paper explores the efficacy of hybrid approaches that integrate the robustness of rule-based systems with the adaptive power of LLMs in generating actionable business insights.
• Abstract（参考訳）: ビジネスデータ分析の分野では、膨大な多様なデータセットから実行可能な洞察を抽出する能力は、情報的な意思決定と競争力を維持するために不可欠である。 従来のルールベースのシステムは信頼できるが、現代のビジネスデータの複雑さとダイナミズムに直面したとき、しばしば不足する。 逆に、人工知能(AI)モデル、特にLarge Language Models(LLM)は、パターン認識と予測分析において大きな可能性を秘めているが、特定のビジネスアプリケーションに必要な精度を欠く可能性がある。 本稿では,ルールベースシステムのロバスト性とLCMの適応力を統合するハイブリッドアプローチの有効性について検討する。

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