論文の概要: NL2Dashboard: A Lightweight and Controllable Framework for Generating Dashboards with LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.06126v1
• Date: Sun, 04 Jan 2026 13:26:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-13 19:08:00.595906
• Title: NL2Dashboard: A Lightweight and Controllable Framework for Generating Dashboards with LLMs
• Title（参考訳）: NL2Dashboard: LLMによるダッシュボード生成のための軽量かつ制御可能なフレームワーク
• Authors: Boshen Shi, Kexin Yang, Yuanbo Yang, Guanguang Chang, Ce Chi, Zhendong Wang, Xing Wang, Junlan Feng,
• Abstract要約: ダッシュボード生成のための軽量フレームワークであるNL2Dashboardを提案する。 ダッシュボードの内容、レイアウト、視覚要素をカプセル化する構造化中間表現(IR)を導入する。 この枠組みに基づいて、IR駆動型アルゴリズムを一組のツールとしてインスタンス化するマルチエージェントシステムの開発を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.148675833251325
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable proficiency in generating standalone charts, synthesizing comprehensive dashboards remains a formidable challenge. Existing end-to-end paradigms, which typically treat dashboard generation as a direct code generation task (e.g., raw HTML), suffer from two fundamental limitations: representation redundancy due to massive tokens spent on visual rendering, and low controllability caused by the entanglement of analytical reasoning and presentation. To address these challenges, we propose NL2Dashboard, a lightweight framework grounded in the principle of Analysis-Presentation Decoupling. We introduce a structured intermediate representation (IR) that encapsulates the dashboard's content, layout, and visual elements. Therefore, it confines the LLM's role to data analysis and intent translation, while offloading visual synthesis to a deterministic rendering engine. Building upon this framework, we develop a multi-agent system in which the IR-driven algorithm is instantiated as a suite of tools. Comprehensive experiments conducted with this system demonstrate that NL2Dashboard significantly outperforms state-of-the-art baselines across diverse domains, achieving superior visual quality, significantly higher token efficiency, and precise controllability in both generation and modification tasks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)はスタンドアローンチャートの生成に顕著な習熟性を示しているが、包括的なダッシュボードの合成は依然として重大な課題である。 ダッシュボード生成を直接コード生成タスク(例:生HTML)として扱う既存のエンドツーエンドパラダイムでは、視覚的なレンダリングに費やされた大量のトークンによる表現冗長性と、分析的推論とプレゼンテーションの絡み合いによる制御性の2つの基本的な制限が課されている。 これらの課題に対処するため,分析・プレゼン・デカップリングの原理に基づく軽量フレームワークであるNL2Dashboardを提案する。 ダッシュボードの内容、レイアウト、視覚要素をカプセル化する構造化中間表現(IR)を導入する。 したがって、LLMがデータ解析と意図翻訳に果たす役割を限定し、視覚合成を決定論的レンダリングエンジンにオフロードする。 この枠組みに基づいて、IR駆動型アルゴリズムを一組のツールとしてインスタンス化するマルチエージェントシステムの開発を行う。 本システムによる総合的な実験により、NL2Dashboardは、様々な領域にわたる最先端のベースラインを著しく上回り、優れた視覚的品質、トークン効率、生成および修正タスクにおける正確な制御性を実現していることが示された。

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