論文の概要: LLM and Agent-Driven Data Analysis: A Systematic Approach for Enterprise Applications and System-level Deployment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.17676v1
- Date: Fri, 21 Nov 2025 07:16:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-25 18:34:24.354964
- Title: LLM and Agent-Driven Data Analysis: A Systematic Approach for Enterprise Applications and System-level Deployment
- Title（参考訳）: LLMとエージェント駆動データ分析: エンタープライズアプリケーションとシステムレベルのデプロイメントのための体系的なアプローチ
- Authors: Xi Wang, Xianyao Ling, Kun Li, Gang Yin, Liang Zhang, Jiang Wu, Annie Wang, Weizhe Wang,
- Abstract要約: ジェネレーティブAIとエージェント技術は、エンタープライズデータ管理と分析を変革している。
従来のデータベースアプリケーションとシステムデプロイメントは、AI駆動のツールによって根本的に影響を受ける。
データセキュリティとコンプライアンスは、AI技術を採用する組織にとって最優先事項である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.572976426351318
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The rapid progress in Generative AI and Agent technologies is profoundly transforming enterprise data management and analytics. Traditional database applications and system deployment are fundamentally impacted by AI-driven tools, such as Retrieval-Augmented Generation (RAG) and vector database technologies, which provide new pathways for semantic querying over enterprise knowledge bases. In the meantime, data security and compliance are top priorities for organizations adopting AI technologies. For enterprise data analysis, SQL generations powered by large language models (LLMs) and AI agents, has emerged as a key bridge connecting natural language with structured data, effectively lowering the barrier to enterprise data access and improving analytical efficiency. This paper focuses on enterprise data analysis applications and system deployment, covering a range of innovative frameworks, enabling complex query understanding, multi-agent collaboration, security verification, and computational efficiency. Through representative use cases, key challenges related to distributed deployment, data security, and inherent difficulties in SQL generation tasks are discussed.
- Abstract（参考訳）: ジェネレーティブAIとエージェント技術の急速な進歩は、エンタープライズデータ管理と分析を大きく変えつつある。
従来のデータベースアプリケーションとシステムデプロイメントは、企業知識ベース上でセマンティッククエリを行うための新たな経路を提供するRetrieval-Augmented Generation(RAG)やベクトルデータベース技術といった、AI駆動のツールによって、基本的に影響を受けています。
一方、データセキュリティとコンプライアンスは、AI技術を採用する組織にとって最優先事項である。
エンタープライズデータ分析では、大規模言語モデル(LLM)とAIエージェントを使用したSQL世代が、構造化データと自然言語を接続するキーブリッジとして登場し、企業データアクセスの障壁を効果的に減らし、分析効率を向上させる。
本稿では、エンタープライズデータ分析アプリケーションとシステムデプロイメントに焦点を当て、複雑なクエリ理解、マルチエージェントコラボレーション、セキュリティ検証、計算効率など、様々な革新的なフレームワークを網羅する。
代表的なユースケースを通じて、分散デプロイメント、データセキュリティ、SQL生成タスクにおける固有の困難に関連する重要な課題について議論する。
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