論文の概要: DataLab: A Unified Platform for LLM-Powered Business Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02205v2
• Date: Wed, 04 Dec 2024 16:12:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 11:47:17.024165
• Title: DataLab: A Unified Platform for LLM-Powered Business Intelligence
• Title（参考訳）: DataLab: LLMベースのビジネスインテリジェンスのための統一プラットフォーム
• Authors: Luoxuan Weng, Yinghao Tang, Yingchaojie Feng, Zhuo Chang, Peng Chen, Ruiqin Chen, Haozhe Feng, Chen Hou, Danqing Huang, Yang Li, Huaming Rao, Haonan Wang, Canshi Wei, Xiaofeng Yang, Yuhui Zhang, Yifeng Zheng, Xiuqi Huang, Minfeng Zhu, Yuxin Ma, Bin Cui, Wei Chen,
• Abstract要約: 我々は,ワンストップLLMベースのエージェントフレームワークと拡張計算ノートブックインターフェースを統合した統合BIプラットフォームであるDataLabを紹介する。 DataLabは、LLMアシストとユーザカスタマイズを単一の環境内で組み合わせることで、さまざまなデータロールに対して幅広いBIタスクをサポートする。 大規模な実験により、DataLabは人気のある研究ベンチマークでさまざまなBIタスクの最先端のパフォーマンスを達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.21303493090702
• License:
• Abstract: Business intelligence (BI) transforms large volumes of data within modern organizations into actionable insights for informed decision-making. Recently, large language model (LLM)-based agents have streamlined the BI workflow by automatically performing task planning, reasoning, and actions in executable environments based on natural language (NL) queries. However, existing approaches primarily focus on individual BI tasks such as NL2SQL and NL2VIS. The fragmentation of tasks across different data roles and tools lead to inefficiencies and potential errors due to the iterative and collaborative nature of BI. In this paper, we introduce DataLab, a unified BI platform that integrates a one-stop LLM-based agent framework with an augmented computational notebook interface. DataLab supports a wide range of BI tasks for different data roles by seamlessly combining LLM assistance with user customization within a single environment. To achieve this unification, we design a domain knowledge incorporation module tailored for enterprise-specific BI tasks, an inter-agent communication mechanism to facilitate information sharing across the BI workflow, and a cell-based context management strategy to enhance context utilization efficiency in BI notebooks. Extensive experiments demonstrate that DataLab achieves state-of-the-art performance on various BI tasks across popular research benchmarks. Moreover, DataLab maintains high effectiveness and efficiency on real-world datasets from Tencent, achieving up to a 58.58% increase in accuracy and a 61.65% reduction in token cost on enterprise-specific BI tasks.
• Abstract（参考訳）: ビジネスインテリジェンス(BI)は、現代的な組織内の大量のデータを、情報的意思決定のための実用的な洞察に変換する。 近年,大規模言語モデル(LLM)に基づくエージェントが,自然言語(NL)クエリに基づいたタスク計画,推論,実行環境におけるアクションを自動的に実行することにより,BIワークフローの合理化を実現している。 しかし、既存のアプローチは主にNL2SQLやNL2VISのような個々のBIタスクに焦点を当てている。 さまざまなデータロールやツールにまたがるタスクの断片化は、BIの反復的で協調的な性質による非効率性と潜在的なエラーにつながる。 本稿では,ワンストップのLCMベースのエージェントフレームワークと,拡張型計算ノートブックインターフェースを統合した統合BIプラットフォームであるDataLabを紹介する。 DataLabは、LLMアシストとユーザカスタマイズを単一の環境内でシームレスに組み合わせることで、さまざまなデータロールに対して幅広いBIタスクをサポートする。 この統合を実現するため、企業固有のBIタスクに適したドメイン知識組み込みモジュール、BIワークフロー間の情報共有を容易にするエージェント間コミュニケーション機構、BIノートのコンテキスト利用効率を高めるためのセルベースのコンテキスト管理戦略を設計する。 大規模な実験により、DataLabは人気のある研究ベンチマークでさまざまなBIタスクの最先端のパフォーマンスを達成している。 さらに、DataLabはTencentの実際のデータセットに対する高い有効性と効率を維持しており、企業固有のBIタスクにおいて58.58%の精度向上と61.65%のトークンコスト削減を実現している。

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