論文の概要: AutoPrep: Natural Language Question-Aware Data Preparation with a Multi-Agent Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10422v2
• Date: Thu, 02 Jan 2025 01:11:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-03 17:39:39.592176
• 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, Guoliang Li, 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迅速かつ効率的に抽出することができる。 多くのテーブルはWebソースや実世界のシナリオから派生しており、正確な応答を保証するには精巧なデータ準備(あるいはデータ準備)が必要である。 この質問対応データ準備には、特定の質問に適したカラム拡張やフィルタリングといった特定のタスクが含まれる。 本稿では,マルチエージェントの強みを利用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であるAutoPrepを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.72266037804117
• License:
• Abstract: Answering natural language (NL) questions about tables, known as Tabular Question Answering (TQA), is crucial because it allows users to quickly and efficiently extract meaningful insights from structured data, effectively bridging the gap between human language and machine-readable formats. Many of these tables are derived from web sources or real-world scenarios, which require meticulous data preparation (or data prep) to ensure accurate responses. However, preparing such tables for NL questions introduces new requirements that extend beyond traditional data preparation. This question-aware data preparation involves specific tasks such as column augmentation and filtering tailored to particular questions, as well as question-aware value normalization or conversion, highlighting the need for a more nuanced approach in this context. 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: Executes the generated code to process the table. To support this multi-agent framework, we design a novel Chain-of-Clauses reasoning mechanism for high-level operation suggestion, and a tool-augmented method for low-level code generation.
• Abstract（参考訳）: Tabular Question Answering (TQA)として知られるテーブルに関する自然言語(NL)質問への回答は、構造化されたデータから有意義な洞察を迅速かつ効率的に抽出することができ、人間の言語と機械可読形式の間のギャップを効果的に埋めることができるため、非常に重要である。 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派生したもので、正確な応答を保証するには精巧なデータ準備(あるいはデータ準備)が必要である。 しかし,NL質問のためのテーブルの作成には,従来のデータ準備を超えて拡張された新たな要件が導入されている。 この質問認識データ準備には、特定の質問に合わせたカラム拡張やフィルタリング、質問認識値の正規化や変換といった特定のタスクが含まれており、このコンテキストにおけるよりニュアンスなアプローチの必要性を強調している。 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: 生成されたコードを実行してテーブルを処理する。 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Chain-of-Clauses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。

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