論文の概要: Semantic Operators: A Declarative Model for Rich, AI-based Analytics Over Text Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11418v2
• Date: Mon, 18 Nov 2024 08:01:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:30:46.591480
• Title: Semantic Operators: A Declarative Model for Rich, AI-based Analytics Over Text Data
• Title（参考訳）: Semantic Operators: テキストデータに対するリッチでAIベースの分析のための宣言モデル
• Authors: Liana Patel, Siddharth Jha, Parth Asawa, Melissa Pan, Carlos Guestrin, Matei Zaharia,
• Abstract要約: 構成可能なAIベースの操作でリレーショナルモデルを拡張するプログラミングインターフェースであるセマンティック演算子を導入する。 データフレームAPIを備えたオープンソースのクエリエンジンであるLOTUSで演算子を実装します。 LOTUSクエリはタスク毎の最先端のAIパイプラインの精度と一致し、最大28$times$高速に動作していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.1174851752817
• License:
• Abstract: The semantic capabilities of language models (LMs) have the potential to enable rich analytics and reasoning over vast knowledge corpora. Unfortunately, existing systems lack high-level abstractions to perform bulk semantic queries across large corpora. We introduce semantic operators, a declarative programming interface that extends the relational model with composable AI-based operations for bulk semantic queries (e.g., filtering, sorting, joining or aggregating records using natural language criteria). Each operator can be implemented and optimized in multiple ways, opening a rich space for execution plans similar to relational operators. We implement our operators in LOTUS, an open source query engine with a DataFrame API. Furthermore, we develop several novel optimizations that take advantage of the declarative nature of semantic operators to accelerate semantic filtering, clustering and join operators by up to $400\times$ while offering statistical accuracy guarantees. We demonstrate LOTUS' effectiveness on real AI applications including fact-checking, extreme multi-label classification, and search. We show that the semantic operator model is expressive, capturing state-of-the-art AI pipelines in a few operator calls, and making it easy to express new pipelines that achieve up to $180\%$ higher quality. Overall, LOTUS queries match or exceed the accuracy of state-of-the-art AI pipelines for each task while running up to 28$\times$ faster. LOTUS is publicly available at https://github.com/stanford-futuredata/lotus.
• Abstract（参考訳）: 言語モデル(LM)のセマンティック能力は、豊富な知識コーパスに対する豊富な分析と推論を可能にする可能性がある。 残念ながら、既存のシステムは大きなコーパスにわたってバルクセマンティッククエリを実行するための高レベルの抽象化を欠いている。 我々は、バルクセマンティッククエリ(例えば、フィルタリング、ソート、ジョイン、アグリゲーション)のための構成可能なAIベースの操作でリレーショナルモデルを拡張する宣言型プログラミングインターフェースであるセマンティック演算子を紹介した。 各オペレータは、複数の方法で実装および最適化することができ、リレーショナル演算子に似た実行計画のための豊富なスペースを開放する。 データフレームAPIを備えたオープンソースのクエリエンジンであるLOTUSで演算子を実装します。 さらに,セマンティックフィルタ,クラスタリング,結合演算子を,統計的精度を確保しつつ最大400\times$で高速化するために,セマンティック演算子の宣言的性質を利用する新しい最適化手法を開発した。 ファクトチェック、極端なマルチラベル分類、検索を含む実際のAIアプリケーションにおけるLOTUSの有効性を実証する。 セマンティック・オペレーターモデルは表現力があり、数回のオペレーターコールで最先端のAIパイプラインをキャプチャし、最大180\%の高品質を実現する新しいパイプラインを簡単に表現できることを示す。 全体として、LOTUSクエリはタスク毎に最先端のAIパイプラインの精度と一致し、最大28$\times$高速に実行される。 LOTUSはhttps://github.com/stanford-futuredata/lotus.comで公開されている。

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