論文の概要: DataPuzzle: Breaking Free from the Hallucinated Promise of LLMs in Data Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.10036v2
• Date: Sun, 28 Sep 2025 05:12:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 17:47:08.895724
• Title: DataPuzzle: Breaking Free from the Hallucinated Promise of LLMs in Data Analysis
• Title（参考訳）: DataPuzzle:データ分析におけるLLMの約束から解放される
• Authors: Zhengxuan Zhang, Zhuowen Liang, Yin Wu, Teng Lin, Yuyu Luo, Nan Tang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、マルチモーダルデータ分析にますます応用されている。 一般的なPrompt-to-Answer'パラダイムは、LSMをブラックボックスアナリストとして扱う。 複雑な質問を分解する概念的マルチエージェントフレームワークであるDataPuzzleを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.98270220152657
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are increasingly applied to multi-modal data analysis -- not necessarily because they offer the most precise answers, but because they provide fluent, flexible interfaces for interpreting complex inputs. Yet this fluency often conceals a deeper structural failure: the prevailing ``Prompt-to-Answer'' paradigm treats LLMs as black-box analysts, collapsing evidence, reasoning, and conclusions into a single, opaque response. The result is brittle, unverifiable, and frequently misleading. We argue for a fundamental shift: from generation to structured extraction, from monolithic prompts to modular, agent-based workflows. LLMs should not serve as oracles, but as collaborators -- specialized in tasks like extraction, translation, and linkage -- embedded within transparent workflows that enable step-by-step reasoning and verification. We propose DataPuzzle, a conceptual multi-agent framework that decomposes complex questions, structures information into interpretable forms (e.g. tables, graphs), and coordinates agent roles to support transparent and verifiable analysis. This framework serves as an aspirational blueprint for restoring visibility and control in LLM-driven analytics -- transforming opaque answers into traceable processes, and brittle fluency into accountable insight. This is not a marginal refinement; it is a call to reimagine how we build trustworthy, auditable analytic systems in the era of large language models. Structure is not a constraint -- it is the path to clarity.
• Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデル(LLM)は、マルチモーダルなデータ分析にますます適用されています -- 最も正確な答えを提供するだけでなく、複雑な入力を解釈するための流動的で柔軟なインターフェースを提供するからです。 のパラダイムは、LSMをブラックボックスアナリストとして扱い、証拠の崩壊、推論、結論を単一の不透明な応答へと扱います。 その結果は脆く、検証不能で、しばしば誤解を招く。 我々は、モノリシックなプロンプトからモジュール型のエージェントベースのワークフローへ、生成から構造化された抽出へと、根本的なシフトを主張する。 LLMはオラクルとして機能するべきではないが、抽出、翻訳、リンクといったタスクに特化した共同作業者として、ステップバイステップの推論と検証を可能にする透過的なワークフローに埋め込まれている。 複雑な質問を分解し、情報を解釈可能な形式(例えばテーブルやグラフ)に構造化する概念的マルチエージェントフレームワークであるDataPuzzleを提案し、透過的で検証可能な分析を支援するためにエージェントロールをコーディネートする。 このフレームワークは、LLM駆動分析における可視性と制御を回復するための願望の青写真として機能する -- 不透明な回答をトレース可能なプロセスに変換し、フラレンシを説明可能な洞察に分解する。これは限界的な洗練ではなく、大規模言語モデルの時代において、信頼に値する監査可能な分析システムを構築する方法を再定義するためのものである。構造は制約ではなく、明確性への道である。

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