論文の概要: An LLM Agent for Automatic Geospatial Data Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18792v2
• Date: Fri, 25 Oct 2024 09:00:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-28 13:38:08.739481
• Title: An LLM Agent for Automatic Geospatial Data Analysis
• Title（参考訳）: 自動地理空間データ解析のためのLLMエージェント
• Authors: Yuxing Chen, Weijie Wang, Sylvain Lobry, Camille Kurtz,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、データサイエンスコード生成タスクで使われている。 複雑なデータ構造と空間的制約を組み込むのが困難であるため,空間空間データ処理への応用は困難である。 ジオアジェント(GeoAgent)は,LLMが地理空間データ処理をより効率的に処理できるように設計された対話型フレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.842462214442362
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) are being used in data science code generation tasks, but they often struggle with complex sequential tasks, leading to logical errors. Their application to geospatial data processing is particularly challenging due to difficulties in incorporating complex data structures and spatial constraints, effectively utilizing diverse function calls, and the tendency to hallucinate less-used geospatial libraries. To tackle these problems, we introduce GeoAgent, a new interactive framework designed to help LLMs handle geospatial data processing more effectively. GeoAgent pioneers the integration of a code interpreter, static analysis, and Retrieval-Augmented Generation (RAG) techniques within a Monte Carlo Tree Search (MCTS) algorithm, offering a novel approach to geospatial data processing. In addition, we contribute a new benchmark specifically designed to evaluate the LLM-based approach in geospatial tasks. This benchmark leverages a variety of Python libraries and includes both single-turn and multi-turn tasks such as data acquisition, data analysis, and visualization. By offering a comprehensive evaluation among diverse geospatial contexts, this benchmark sets a new standard for developing LLM-based approaches in geospatial data analysis tasks. Our findings suggest that relying solely on knowledge of LLM is insufficient for accurate geospatial task programming, which requires coherent multi-step processes and multiple function calls. Compared to the baseline LLMs, the proposed GeoAgent has demonstrated superior performance, yielding notable improvements in function calls and task completion. In addition, these results offer valuable insights for the future development of LLM agents in automatic geospatial data analysis task programming.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、データサイエンスのコード生成タスクで使われているが、複雑なシーケンシャルなタスクに悩まされ、論理的なエラーにつながることが多い。 複雑なデータ構造や空間的制約を組み込むことの難しさ、多様な関数呼び出しを効果的に活用すること、また、あまり使われていない地理空間ライブラリーを幻覚させる傾向があるため、それらの地理空間データ処理への応用は特に困難である。 これらの問題に対処するために,LLMが地理空間データ処理をより効率的に処理できるように設計された新しい対話型フレームワークGeoAgentを紹介した。 GeoAgentは、モンテカルロ木探索(MCTS)アルゴリズムにおけるコードインタプリタ、静的解析、検索-拡張生成(RAG)技術の統合の先駆者であり、地理空間データ処理に対する新しいアプローチを提供する。 さらに,地理空間的タスクにおけるLLMに基づくアプローチを評価するためのベンチマークを新たに提案する。 このベンチマークでは、さまざまなPythonライブラリを活用し、データ取得、データ分析、可視化といったシングルターンタスクとマルチターンタスクの両方を含んでいる。 多様な地理空間的文脈の包括的評価を提供することにより、このベンチマークは地理空間的データ分析タスクにおけるLLMベースのアプローチを開発するための新しい標準となる。 この結果から,LLMの知識のみを頼りにすることは,マルチステッププロセスと複数関数呼び出しを必要とする,正確な地理空間的タスクプログラミングには不十分であることが示唆された。 ベースラインLLMと比較して、提案したGeoAgentは優れた性能を示しており、関数呼び出しとタスク完了が顕著に改善されている。 さらに,これらの結果は,自動地理空間データ解析タスクプログラミングにおけるLLMエージェントの開発に有用な知見を提供する。

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