論文の概要: AutoPrep: Natural Language Question-Aware Data Preparation with a Multi-Agent Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10422v1
- Date: Tue, 10 Dec 2024 11:03:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-17 14:02:16.074530
- Title: AutoPrep: Natural Language Question-Aware Data Preparation with a Multi-Agent Framework
- Title（参考訳）: AutoPrep: マルチエージェントフレームワークによる自然言語質問対応データ準備
- Authors: Meihao Fan, Ju Fan, Nan Tang, Lei Cao, Xiaoyong Du,
- Abstract要約: Tabular Question Answering (TQA)では、構造化データから意味のある洞察を抽出することができる。
従来のデータプリプとは異なり、質問対応データプリプは新しい要件を導入している。
複数エージェントの強みを生かした大規模言語モデル(LLM)に基づくマルチエージェントフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.05772573456104
- License:
- Abstract: Answering natural language (NL) questions about tables, which is referred to as Tabular Question Answering (TQA), is important because it enables users to extract meaningful insights quickly and efficiently from structured data, bridging the gap between human language and machine-readable formats. Many of these tables originate from web sources or real-world scenarios, necessitating careful data preparation (or data prep for short) to ensure accurate answers. However, unlike traditional data prep, question-aware data prep introduces new requirements, which include tasks such as column augmentation and filtering for given questions, and question-aware value normalization or conversion. Because each of the above tasks is unique, a single model (or agent) may not perform effectively across all scenarios. In this paper, we propose AUTOPREP, a large language model (LLM)-based multi-agent framework that leverages the strengths of multiple agents, each specialized in a certain type of data prep, ensuring more accurate and contextually relevant responses. Given an NL question over a table, AUTOPREP performs data prep through three key components. Planner: Determines a logical plan, outlining a sequence of high-level operations. Programmer: Translates this logical plan into a physical plan by generating the corresponding low-level code. Executor: Iteratively executes and debugs the generated code to ensure correct outcomes. To support this multi-agent framework, we design a novel chain-of-thought reasoning mechanism for high-level operation suggestion, and a tool-augmented method for low-level code generation. Extensive experiments on real-world TQA datasets demonstrate that AUTOPREP can significantly improve the SOTA TQA solutions through question-aware data prep.
- Abstract（参考訳）: TQA(Tabular Question Answering)と呼ばれるテーブルに関する自然言語(NL)質問の回答は、ユーザが構造化データから有意義な洞察を迅速かつ効率的に抽出し、人間の言語と機械可読形式の間のギャップを埋めることによって重要である。
これらのテーブルの多くは、Webソースや実世界のシナリオから生まれており、正確な回答を確実にするためには、慎重にデータの準備(あるいは短いデータ準備)が必要である。
しかし、従来のデータプリプとは異なり、質問認識データプリプでは、カラム拡張や所定の質問に対するフィルタリング、質問認識値の正規化や変換といったタスクを含む新しい要件が導入されている。
上記のタスクはそれぞれユニークであるため、単一のモデル(またはエージェント)がすべてのシナリオで効果的に実行できない可能性がある。
本稿では,大規模言語モデル(LLM)に基づくマルチエージェントフレームワークであるAUTOPREPを提案する。
テーブル上のNL質問に対して、AUTOPREPは3つのキーコンポーネントを通じてデータプリプを実行する。
Planner: 論理的な計画を決定し、一連のハイレベルな操作を概説する。
Programmer: この論理計画を、対応する低レベルコードを生成することで、物理的な計画に変換する。
Executor: 繰り返し、生成されたコードを実行してデバッグして、正確な結果を保証する。
このマルチエージェントフレームワークをサポートするために,ハイレベルな操作提案のための新しい連鎖推論機構と,低レベルなコード生成のためのツール拡張手法を設計する。
実世界のTQAデータセットに関する大規模な実験は、AUTOPREPが質問認識データプリプによってSOTA TQAソリューションを大幅に改善できることを示した。
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