論文の概要: I2I-STRADA -- Information to Insights via Structured Reasoning Agent for Data Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.17874v1
- Date: Wed, 23 Jul 2025 18:58:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-25 15:10:42.423048
- Title: I2I-STRADA -- Information to Insights via Structured Reasoning Agent for Data Analysis
- Title（参考訳）: I2I-STRADA -- データ解析のための構造化推論エージェントによるインサイト情報
- Authors: SaiBarath Sundar, Pranav Satheesan, Udayaadithya Avadhanam,
- Abstract要約: 現実世界のデータ分析には一貫した認知ワークフローが必要です。
この推論プロセスの形式化を目的としたエージェントアーキテクチャであるI2I-STRADAを紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent advances in agentic systems for data analysis have emphasized automation of insight generation through multi-agent frameworks, and orchestration layers. While these systems effectively manage tasks like query translation, data transformation, and visualization, they often overlook the structured reasoning process underlying analytical thinking. Reasoning large language models (LLMs) used for multi-step problem solving are trained as general-purpose problem solvers. As a result, their reasoning or thinking steps do not adhere to fixed processes for specific tasks. Real-world data analysis requires a consistent cognitive workflow: interpreting vague goals, grounding them in contextual knowledge, constructing abstract plans, and adapting execution based on intermediate outcomes. We introduce I2I-STRADA (Information-to-Insight via Structured Reasoning Agent for Data Analysis), an agentic architecture designed to formalize this reasoning process. I2I-STRADA focuses on modeling how analysis unfolds via modular sub-tasks that reflect the cognitive steps of analytical reasoning. Evaluations on the DABstep and DABench benchmarks show that I2I-STRADA outperforms prior systems in planning coherence and insight alignment, highlighting the importance of structured cognitive workflows in agent design for data analysis.
- Abstract（参考訳）: データ分析のためのエージェントシステムの最近の進歩は、マルチエージェントフレームワークやオーケストレーションレイヤによる洞察生成の自動化を強調している。
これらのシステムは、クエリ翻訳、データ変換、可視化といったタスクを効果的に管理するが、分析的思考の基礎となる構造化推論プロセスを見落としていることが多い。
多段階問題解決に使用される大型言語モデル (LLM) を汎用問題解法として訓練する。
結果として、彼らの推論や思考のステップは、特定のタスクに対する固定されたプロセスに固執しない。
曖昧な目標を解釈し、文脈的知識に基礎を置き、抽象的な計画を構築し、中間的な結果に基づいて実行を適用する。
本稿では,I2I-STRADA (Information-to-Insight via Structured Reasoning Agent for Data Analysis)を紹介する。
I2I-STRADAは、解析的推論の認知ステップを反映したモジュラーサブタスクによる解析の展開のモデル化に焦点を当てている。
DABstepとDABenchベンチマークの評価によると、I2I-STRADAはコヒーレンスと洞察アライメントの計画において先行システムよりも優れており、データ分析のためのエージェント設計における構造化認知ワークフローの重要性を強調している。
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