論文の概要: Intelligent Spark Agents: A Modular LangGraph Framework for Scalable, Visualized, and Enhanced Big Data Machine Learning Workflows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01490v2
• Date: Tue, 03 Dec 2024 04:27:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:46:27.027034
• Title: Intelligent Spark Agents: A Modular LangGraph Framework for Scalable, Visualized, and Enhanced Big Data Machine Learning Workflows
• Title（参考訳）: Intelligent Spark Agents: スケーラブルで視覚化され、強化されたビッグデータ機械学習ワークフローのためのモジュール型LangGraphフレームワーク
• Authors: Jialin Wang, Zhihua Duan,
• Abstract要約: 本稿では,ビッグデータ環境下でのSparkに基づくビジュアルプロセスAI+機械学習手法を提案する。 Langchainは、言語モデルに基づいたエンドツーエンドアプリケーションの開発を簡単にすることを約束している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4582633500696451
• License:
• Abstract: Apache Spark is better suited for load data mining and machine learning that require a lot of iteration by using memory-distributed data sets. Due to the complexity of Spark, the high learning threshold of Scala, and the low reusability of its code, this paper designs and implements a Spark-based visual process AI+machine learning method under a big data environment. On the one hand, it designs component models to describe the basic steps of machine learning, including data preprocessing, feature processing, and model training. Practice and validate evaluation. On the other hand, a visual process modeling tool is provided to support analysts to design machine learning processes, which can be translated automatically into Spark platform code for efficient execution. This tool can greatly improve the AI machine learning efficiency of the Spark platform. This paper introduces the method theory, key technologies, and effectiveness of the tool. This paper explores the application of Spark in the field of large model agents. Langchain, as an open-source framework, is committed to simplifying the development of end-to-end applications based on language models. It provides interfaces for interacting with a variety of large language models, optimizing prompt engineering, and endowing large models with the ability to invoke external tools. LangGraph demonstrates its powerful state management and graph construction capabilities by defining node functions and graphs to build complex agent applications. The development of Spark agent applications based on LangGraph has further promoted the development of AI applications in the big data analysis environment .
• Abstract（参考訳）: Apache Sparkは、メモリ分散データセットを使用することで、大量のイテレーションを必要とするロードデータマイニングとマシンラーニングに適している。 本稿では,Sparkの複雑さ,Scalaの学習しきい値,コードの再利用可能性の低さから,ビッグデータ環境下でのSparkベースのビジュアルプロセスAI+機械学習手法の設計と実装を行う。 一方、データ前処理、特徴処理、モデルトレーニングを含む機械学習の基本ステップを記述するために、コンポーネントモデルを設計する。 評価を実践し、評価する。 一方、ビジュアルプロセスモデリングツールは、アナリストが機械学習プロセスの設計をサポートするために提供され、効率的な実行のためにSparkプラットフォームコードに自動的に変換することができる。 このツールは、SparkプラットフォームのAI機械学習効率を大幅に改善することができる。 本稿では,ツールの手法理論,鍵技術,有効性について紹介する。 本稿では,大規模モデルエージェントの分野におけるSparkの適用について検討する。 オープンソースのフレームワークであるLangchainは、言語モデルに基づいたエンドツーエンドアプリケーションの開発を簡素化することを約束している。 さまざまな大きな言語モデルと対話するインターフェースを提供し、迅速なエンジニアリングを最適化し、外部ツールを呼び出す機能を備えた大きなモデルを提供する。 LangGraphは、複雑なエージェントアプリケーションを構築するためにノード関数とグラフを定義することによって、その強力な状態管理とグラフ構築機能を示す。 LangGraphに基づくSparkエージェントアプリケーション開発は、ビッグデータ分析環境におけるAIアプリケーションの開発をさらに促進している。

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