論文の概要: Towards Automated Data Sciences with Natural Language and SageCopilot: Practices and Lessons Learned
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.21040v1
- Date: Sun, 21 Jul 2024 08:58:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-04 19:28:03.163608
- Title: Towards Automated Data Sciences with Natural Language and SageCopilot: Practices and Lessons Learned
- Title（参考訳）: 自然言語とSageCopilotによるデータサイエンスの自動化に向けて--実践と教訓
- Authors: Yuan Liao, Jiang Bian, Yuhui Yun, Shuo Wang, Yubo Zhang, Jiaming Chu, Tao Wang, Kewei Li, Yuchen Li, Xuhong Li, Shilei Ji, Haoyi Xiong,
- Abstract要約: 本研究では,データサイエンスパイプラインを自動化した先進的な産業レベルのシステムであるSageCopilotを紹介する。
SageCopilotは、ICL(In-Context Learning)を通じてユーザの入力を実行可能なスクリプトに書き換え、結果レポートと視覚化のためのスクリプトを実行するオンラインコンポーネントである。
Chain-of-Thoughtやpush-tuningといったトレンド戦略のリストは、パフォーマンス向上のためにSageCopilotの拡張に使用されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.847460840760334
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: While the field of NL2SQL has made significant advancements in translating natural language instructions into executable SQL scripts for data querying and processing, achieving full automation within the broader data science pipeline - encompassing data querying, analysis, visualization, and reporting - remains a complex challenge. This study introduces SageCopilot, an advanced, industry-grade system system that automates the data science pipeline by integrating Large Language Models (LLMs), Autonomous Agents (AutoAgents), and Language User Interfaces (LUIs). Specifically, SageCopilot incorporates a two-phase design: an online component refining users' inputs into executable scripts through In-Context Learning (ICL) and running the scripts for results reporting & visualization, and an offline preparing demonstrations requested by ICL in the online phase. A list of trending strategies such as Chain-of-Thought and prompt-tuning have been used to augment SageCopilot for enhanced performance. Through rigorous testing and comparative analysis against prompt-based solutions, SageCopilot has been empirically validated to achieve superior end-to-end performance in generating or executing scripts and offering results with visualization, backed by real-world datasets. Our in-depth ablation studies highlight the individual contributions of various components and strategies used by SageCopilot to the end-to-end correctness for data sciences.
- Abstract（参考訳）: NL2SQLの分野は、データクエリと処理のための実行可能SQLスクリプトへの自然言語命令の変換において、大きな進歩を遂げているが、データクエリ、分析、可視化、レポートを含む、より広範なデータサイエンスパイプライン内で完全な自動化を実現することは、依然として複雑な課題である。
本研究では、大規模言語モデル(LLM)、自律エージェント(AutoAgents)、言語ユーザインタフェース(LUIs)を統合することにより、データサイエンスパイプラインを自動化する高度な産業レベルのシステムであるSageCopilotを紹介する。
具体的には、SageCopilotは2段階の設計を取り入れている: オンラインコンポーネントは、インコンテキストラーニング(ICL)を通じてユーザの入力を実行可能なスクリプトに精製し、結果のレポートと視覚化のためのスクリプトを実行し、オンラインフェーズでICLが要求するオフライン準備デモを実行する。
Chain-of-Thoughtやpush-tuningといったトレンド戦略のリストは、パフォーマンス向上のためにSageCopilotの拡張に使用されている。
厳密なテストとプロンプトベースのソリューションの比較分析を通じて、SageCopilotは、実世界のデータセットを背景としたスクリプトの生成や実行において、優れたエンドツーエンドパフォーマンスを実現するために、実証的に検証されている。
当社の詳細なアブレーション調査では、SageCopilotが使用するさまざまなコンポーネントと戦略の個々の貢献を、データサイエンスのエンドツーエンドの正しさに当てはめています。
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