論文の概要: Liberal Entity Matching as a Compound AI Toolchain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11255v1
• Date: Mon, 17 Jun 2024 06:33:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-18 18:04:29.215458
• Title: Liberal Entity Matching as a Compound AI Toolchain
• Title（参考訳）: 複合AIツールチェーンとしてのリベラルエンティティマッチング
• Authors: Silvery D. Fu, David Wang, Wen Zhang, Kathleen Ge,
• Abstract要約: Libemは、柔軟なツール指向のアプローチを導入することで制限に対処するように設計された複合AIシステムである。 モジュール性の欠如に悩まされる従来のソロAIEMシステムとは異なり、Libemは構成可能で再利用可能なツールチェーンを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5673289759155278
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Entity matching (EM), the task of identifying whether two descriptions refer to the same entity, is essential in data management. Traditional methods have evolved from rule-based to AI-driven approaches, yet current techniques using large language models (LLMs) often fall short due to their reliance on static knowledge and rigid, predefined prompts. In this paper, we introduce Libem, a compound AI system designed to address these limitations by incorporating a flexible, tool-oriented approach. Libem supports entity matching through dynamic tool use, self-refinement, and optimization, allowing it to adapt and refine its process based on the dataset and performance metrics. Unlike traditional solo-AI EM systems, which often suffer from a lack of modularity that hinders iterative design improvements and system optimization, Libem offers a composable and reusable toolchain. This approach aims to contribute to ongoing discussions and developments in AI-driven data management.
• Abstract（参考訳）: エンティティマッチング(EM)とは、データ管理において、2つの記述が同じエンティティを指すかどうかを特定するタスクである。 従来の手法はルールベースからAI駆動のアプローチへと進化してきたが、静的な知識と厳密な事前定義されたプロンプトに依存するため、大きな言語モデル(LLM)を使用した現在のテクニックは、しばしば不足している。 本稿では、柔軟性のあるツール指向のアプローチを取り入れることで、これらの制限に対処するために設計された複合AIシステムであるLibemを紹介する。 Libemは動的ツールの使用、自己リファインメント、最適化を通じてエンティティマッチングをサポートし、データセットとパフォーマンスメトリクスに基づいたプロセスの適応と洗練を可能にする。 従来のソロAIのEMシステムとは異なり、繰り返し設計の改善やシステムの最適化を妨げるモジュラリティの欠如に悩まされることが多いが、Libemは構成可能で再利用可能なツールチェーンを提供する。 このアプローチは、AI駆動のデータ管理における継続的な議論と開発に貢献することを目的としている。

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