論文の概要: Multi-Agent Actor-Critic Generative AI for Query Resolution and Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13164v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 04:03:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-20 13:59:18.677402
• Title: Multi-Agent Actor-Critic Generative AI for Query Resolution and Analysis
• Title（参考訳）: クエリ分解と解析のためのマルチエージェントアクタクリティカル生成AI
• Authors: Mohammad Wali Ur Rahman, Ric Nevarez, Lamia Tasnim Mim, Salim Hariri,
• Abstract要約: 本稿では,アクタ批判モデルに基づく問合せ解決のための変換フレームワークであるMASQRADを紹介する。 MASQRADは不正確または曖昧なユーザからの問い合わせを正確で行動可能な要求に翻訳するのに優れている。 MASQRAD は高度なマルチエージェントシステムとして機能するが、単一のAIエンティティとしてユーザに対して "masquerad" を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0124625066746598
• License:
• Abstract: In this paper, we introduce MASQRAD (Multi-Agent Strategic Query Resolution and Diagnostic tool), a transformative framework for query resolution based on the actor-critic model, which utilizes multiple generative AI agents. MASQRAD is excellent at translating imprecise or ambiguous user inquiries into precise and actionable requests. This framework generates pertinent visualizations and responses to these focused queries, as well as thorough analyses and insightful interpretations for users. MASQRAD addresses the common shortcomings of existing solutions in domains that demand fast and precise data interpretation, such as their incapacity to successfully apply AI for generating actionable insights and their challenges with the inherent ambiguity of user queries. MASQRAD functions as a sophisticated multi-agent system but "masquerades" to users as a single AI entity, which lowers errors and enhances data interaction. This approach makes use of three primary AI agents: Actor Generative AI, Critic Generative AI, and Expert Analysis Generative AI. Each is crucial for creating, enhancing, and evaluating data interactions. The Actor AI generates Python scripts to generate data visualizations from large datasets within operational constraints, and the Critic AI rigorously refines these scripts through multi-agent debate. Finally, the Expert Analysis AI contextualizes the outcomes to aid in decision-making. With an accuracy rate of 87\% when handling tasks related to natural language visualization, MASQRAD establishes new benchmarks for automated data interpretation and showcases a noteworthy advancement that has the potential to revolutionize AI-driven applications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複数の生成AIエージェントを利用するアクタ・クリティカルモデルに基づく問合せ解決のための変換フレームワークであるMASQRAD(Multi-Agent Strategic Query Resolution and Diagnostic Tool)を紹介する。 MASQRADは不正確または曖昧なユーザからの問い合わせを正確で行動可能な要求に翻訳するのに優れている。 このフレームワークは、これらの焦点を絞ったクエリに対する関連する視覚化と応答を生成するとともに、ユーザに対する詳細な分析と洞察に富んだ解釈を生成する。 MASQRADは、行動可能な洞察を生成するためにAIをうまく適用できないことや、ユーザクエリの本質的な曖昧さによって、高速で正確なデータ解釈を要求する領域における既存のソリューションの共通の欠点に対処する。 MASQRADは高度なマルチエージェントシステムとして機能するが、単一のAIエンティティとしてユーザに対して"マスケラッド"を行い、エラーを低減し、データインタラクションを強化する。 このアプローチでは、アクター生成AI、批判生成AI、エキスパート分析生成AIの3つの主要なAIエージェントを使用する。 データインタラクションの作成、拡張、評価には、それぞれが不可欠です。 Actor AIはPythonスクリプトを生成し、運用上の制約の中で大きなデータセットからデータ視覚化を生成する。 最後に、Expert Analysis AIは、意思決定を支援するために結果のコンテキスト化を行う。 自然言語ビジュアライゼーションに関連するタスクを処理する場合、精度87\%の精度で、MASQRADは自動データ解釈のための新しいベンチマークを確立し、AI駆動アプリケーションに革命をもたらす可能性のある注目すべき進歩を示す。

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