論文の概要: Research on the Application of Spark Streaming Real-Time Data Analysis System and large language model Intelligent Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14734v1
• Date: Tue, 10 Dec 2024 05:51:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-02 07:48:06.762210
• Title: Research on the Application of Spark Streaming Real-Time Data Analysis System and large language model Intelligent Agents
• Title（参考訳）: Spark Streaming Real-Time Data Analysis Systemと大規模言語モデルインテリジェントエージェントの応用に関する研究
• Authors: Jialin Wang, Zhihua Duan,
• Abstract要約: 本研究では、ビッグデータ環境におけるリアルタイムデータ分析システムを強化するために、Agent AIとLangGraphの統合について検討する。 提案したフレームワークは、静的で非効率なステートフル計算の限界を克服し、人間の介入の欠如を克服する。 システムアーキテクチャにはApache Spark Streaming、Kafka、LangGraphが組み込まれ、高性能な感情分析システムを構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4582633500696451
• License:
• Abstract: This study explores the integration of Agent AI with LangGraph to enhance real-time data analysis systems in big data environments. The proposed framework overcomes limitations of static workflows, inefficient stateful computations, and lack of human intervention by leveraging LangGraph's graph-based workflow construction and dynamic decision-making capabilities. LangGraph allows large language models (LLMs) to dynamically determine control flows, invoke tools, and assess the necessity of further actions, improving flexibility and efficiency. The system architecture incorporates Apache Spark Streaming, Kafka, and LangGraph to create a high-performance sentiment analysis system. LangGraph's capabilities include precise state management, dynamic workflow construction, and robust memory checkpointing, enabling seamless multi-turn interactions and context retention. Human-in-the-loop mechanisms are integrated to refine sentiment analysis, particularly in ambiguous or high-stakes scenarios, ensuring greater reliability and contextual relevance. Key features such as real-time state streaming, debugging via LangGraph Studio, and efficient handling of large-scale data streams make this framework ideal for adaptive decision-making. Experimental results confirm the system's ability to classify inquiries, detect sentiment trends, and escalate complex issues for manual review, demonstrating a synergistic blend of LLM capabilities and human oversight. This work presents a scalable, adaptable, and reliable solution for real-time sentiment analysis and decision-making, advancing the use of Agent AI and LangGraph in big data applications.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、ビッグデータ環境におけるリアルタイムデータ分析システムを強化するために、Agent AIとLangGraphの統合について検討する。 提案したフレームワークは、静的ワークフローの制限、非効率なステートフルな計算、LangGraphのグラフベースのワークフロー構築と動的意思決定機能を活用することで人間の介入の欠如を克服する。 LangGraphは、大きな言語モデル(LLM)が制御フローを動的に決定し、ツールを実行し、さらなるアクションの必要性を評価し、柔軟性と効率性を向上させる。 システムアーキテクチャにはApache Spark Streaming、Kafka、LangGraphが組み込まれ、高性能な感情分析システムを構築する。 LangGraphの機能には、正確な状態管理、動的ワークフローの構築、堅牢なメモリチェックポイント機能があり、シームレスなマルチターンインタラクションとコンテキスト保持を可能にする。 ループ内のヒューマン・イン・ザ・ループのメカニズムは感情分析、特にあいまいなシナリオやハイ・テイクなシナリオにおいて、より信頼性と文脈的関連性を確保するために統合されている。 リアルタイムのステートストリーミング、LangGraph Studioによるデバッグ、大規模データストリームの効率的な処理といった重要な機能は、このフレームワークを適応的な意思決定に理想的だ。 実験の結果は、質問の分類、感情傾向の検出、手動によるレビューのための複雑な問題をエスカレートするシステムの能力を確認し、LLM機能と人間の監視の相乗的ブレンドを実証した。 この研究は、リアルタイムの感情分析と意思決定のためのスケーラブルで適応性があり信頼性の高いソリューションを示し、ビッグデータアプリケーションにおけるAgent AIとLangGraphの利用を推進している。

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