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/2412.01490v4
• Date: Fri, 06 Dec 2024 13:21:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-09 14:23:56.098481
• 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: LangGraphフレームワークは、スケーラビリティ、視覚化、インテリジェントなプロセス最適化を通じて機械学習を強化するように設計されている。 このフレームワークの中核となるのは、Sparkの分散コンピューティング機能を活用する重要なイノベーションであるAgent AIだ。 フレームワークにはLangChainエコシステムを通じて大きな言語モデルも組み込まれており、構造化されていないデータとのインタラクションが強化されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4582633500696451
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a Spark-based modular LangGraph framework, designed to enhance machine learning workflows through scalability, visualization, and intelligent process optimization. At its core, the framework introduces Agent AI, a pivotal innovation that leverages Spark's distributed computing capabilities and integrates with LangGraph for workflow orchestration. Agent AI facilitates the automation of data preprocessing, feature engineering, and model evaluation while dynamically interacting with data through Spark SQL and DataFrame agents. Through LangGraph's graph-structured workflows, the agents execute complex tasks, adapt to new inputs, and provide real-time feedback, ensuring seamless decision-making and execution in distributed environments. This system simplifies machine learning processes by allowing users to visually design workflows, which are then converted into Spark-compatible code for high-performance execution. The framework also incorporates large language models through the LangChain ecosystem, enhancing interaction with unstructured data and enabling advanced data analysis. Experimental evaluations demonstrate significant improvements in process efficiency and scalability, as well as accurate data-driven decision-making in diverse application scenarios. This paper emphasizes the integration of Spark with intelligent agents and graph-based workflows to redefine the development and execution of machine learning tasks in big data environments, paving the way for scalable and user-friendly AI solutions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、スケーラビリティ、可視化、インテリジェントプロセス最適化を通じて機械学習ワークフローを強化するために設計されたSparkベースのモジュラーLangGraphフレームワークを提案する。 このフレームワークは、Sparkの分散コンピューティング機能を活用し、ワークフローオーケストレーションのためにLangGraphと統合する重要なイノベーションであるAgent AIを導入している。 Agent AIは、Spark SQLとDataFrameエージェントを介してデータを動的に操作しながら、データ前処理、機能エンジニアリング、モデル評価の自動化を容易にする。 LangGraphのグラフ構造化ワークフローを通じて、エージェントは複雑なタスクを実行し、新しい入力に適応し、リアルタイムフィードバックを提供し、分散環境でシームレスな意思決定と実行を保証する。 このシステムは、ユーザがワークフローを視覚的に設計し、高速な実行のためにSpark互換のコードに変換することによって、機械学習プロセスを単純化する。 フレームワークはまた、LangChainエコシステムを通じて大きな言語モデルを導入し、構造化されていないデータとのインタラクションを強化し、高度なデータ分析を可能にする。 実験的な評価では、プロセスの効率性とスケーラビリティが大幅に向上し、多様なアプリケーションシナリオにおける正確なデータ駆動型意思決定が示されている。 本稿では、ビッグデータ環境における機械学習タスクの開発と実行を再定義するために、インテリジェントエージェントとグラフベースのワークフローとの統合を強調し、スケーラブルでユーザフレンドリなAIソリューションへの道を開く。

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