論文の概要: GateLens: A Reasoning-Enhanced LLM Agent for Automotive Software Release Analytics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21735v2
• Date: Fri, 01 Aug 2025 21:33:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 14:07:56.573949
• Title: GateLens: A Reasoning-Enhanced LLM Agent for Automotive Software Release Analytics
• Title（参考訳）: GateLens: 自動車ソフトウェアリリース分析のための推論強化LDMエージェント
• Authors: Arsham Gholamzadeh Khoee, Shuai Wang, Yinan Yu, Robert Feldt, Dhasarathy Parthasarathy,
• Abstract要約: GateLensは、自動車分野のデータ分析のためのLLMベースのシステムである。 遅くて不透明でメンテナンスにコストがかかる従来のマルチエージェントや計画ベースのシステムとは異なり、GateLensはスピード、透明性、信頼性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.549568621873386
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ensuring reliable software release decisions is critical in safety-critical domains such as automotive manufacturing. Release validation relies on large tabular datasets, yet manual analysis is slow, costly, and error-prone. While Large Language Models (LLMs) offer promising automation potential, they face challenges in analytical reasoning, structured data handling, and ambiguity resolution. This paper introduces GateLens, an LLM-based system for analyzing tabular data in the automotive domain. GateLens translates natural language queries into Relational Algebra (RA) expressions and generates optimized Python code. Unlike traditional multi-agent or planning-based systems that can be slow, opaque, and costly to maintain, GateLens emphasizes speed, transparency, and reliability. Experimental results show that GateLens outperforms the existing Chain-of-Thought (CoT) + Self-Consistency (SC) based system on real-world datasets, particularly in handling complex and ambiguous queries. Ablation studies confirm the essential role of the RA layer. Industrial deployment shows over 80% reduction in analysis time while maintaining high accuracy across test result interpretation, impact assessment, and release candidate evaluation. GateLens operates effectively in zero-shot settings without requiring few-shot examples or agent orchestration. This work advances deployable LLM system design by identifying key architectural features-intermediate formal representations, execution efficiency, and low configuration overhead-crucial for safety-critical industrial applications.
• Abstract（参考訳）: 自動車製造などの安全上重要な領域では、信頼性の高いソフトウェアリリース決定の保証が重要である。 リリースバリデーションは大きな表のデータセットに依存するが、手作業による分析は遅く、コストがかかり、エラーが発生しやすい。 大規模言語モデル(LLM)は将来的な自動化の可能性を秘めているが、分析的推論、構造化データハンドリング、曖昧さの解決といった課題に直面している。 本稿では,自動車分野における表データ解析システムであるGateLensを紹介する。 GateLensは自然言語クエリをRelational Algebra (RA)式に変換し、最適化されたPythonコードを生成する。 遅くて不透明でメンテナンスにコストがかかる従来のマルチエージェントや計画ベースのシステムとは異なり、GateLensはスピード、透明性、信頼性を強調している。 実験の結果,GateLensは実世界のデータセットに基づく既存のChain-of-Thought(CoT)+Self-Consistency(SC)ベースのシステム,特に複雑であいまいなクエリの処理において,優れた性能を示した。 アブレーション研究はRA層の本質的な役割を証明している。 産業展開は、テスト結果の解釈、影響評価、リリース候補評価にまたがって高い精度を維持しながら、分析時間の80%以上を削減している。 GateLensは、ほとんどショットの例やエージェントオーケストレーションを必要とせずに、ゼロショット設定で効果的に動作する。 この作業は、アーキテクチャ上の重要な特徴、中間的な形式表現、実行効率、安全クリティカルな産業アプリケーションのための低構成オーバーヘッドを識別することで、デプロイ可能なLLMシステム設計を前進させる。

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