論文の概要: The Design of an LLM-powered Unstructured Analytics System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00847v2
• Date: Wed, 4 Sep 2024 16:39:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 08:51:29.880315
• Title: The Design of an LLM-powered Unstructured Analytics System
• Title（参考訳）: LLMを用いた非構造解析システムの設計
• Authors: Eric Anderson, Jonathan Fritz, Austin Lee, Bohou Li, Mark Lindblad, Henry Lindeman, Alex Meyer, Parth Parmar, Tanvi Ranade, Mehul A. Shah, Benjamin Sowell, Dan Tecuci, Vinayak Thapliyal, Matt Welsh,
• Abstract要約: 本稿では,非構造化分析システムであるArynの設計と,その設計を動機づけるテネットとユースケースについて述べる。 Arynは、自然言語クエリをSycamoreスクリプトに変換するクエリプランナーのLunaと、生のPDFとドキュメントイメージを取り込み、それらを下流処理のためにDocSetsに変換するAryn Partitionerで構成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3622961597765815
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: LLMs demonstrate an uncanny ability to process unstructured data, and as such, have the potential to go beyond search and run complex, semantic analyses at scale. We describe the design of an unstructured analytics system, Aryn, and the tenets and use cases that motivate its design. With Aryn, users can specify queries in natural language and the system automatically determines a semantic plan and executes it to compute an answer from a large collection of unstructured documents using LLMs. At the core of Aryn is Sycamore, a declarative document processing engine, built using Ray, that provides a reliable distributed abstraction called DocSets. Sycamore allows users to analyze, enrich, and transform complex documents at scale. Aryn also comprises Luna, a query planner that translates natural language queries to Sycamore scripts, and the Aryn Partitioner, which takes raw PDFs and document images, and converts them to DocSets for downstream processing. Using Aryn, we demonstrate a real world use case for analyzing accident reports from the National Transportation Safety Board (NTSB), and discuss some of the major challenges we encountered in deploying Aryn in the wild.
• Abstract（参考訳）: LLMは、構造化されていないデータを処理し、複雑なセマンティック分析を大規模に検索・実行する可能性を実証している。 本稿では,非構造化分析システムであるArynの設計と,その設計を動機づけるテネットとユースケースについて述べる。 Arynを使えば、ユーザは自然言語でクエリを指定でき、システムはセマンティックプランを自動的に決定し、LLMを使って構造化されていないドキュメントの集合から回答を計算します。 Arynの中核であるSycamoreは、Rayを使って構築された宣言型ドキュメント処理エンジンで、DocSetsと呼ばれる信頼できる分散抽象化を提供する。 Sycamoreでは、複雑なドキュメントを大規模に分析、拡張、変換することができる。 また、自然言語クエリをSycamoreスクリプトに変換するクエリプランナーのLunaと、生のPDFとドキュメントイメージを取り込み、それらを下流処理のためにDocSetsに変換するAryn Partitionerが含まれている。 Arynを用いて、国家運輸安全委員会(NTSB)の事故報告を分析するための実世界のユースケースを実演し、Arynを野生に展開する際の大きな課題について論じる。

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