論文の概要: AgentOnto: Ontology-Guided LLM Agents for Enterprise Data Analytics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.23317v1
- Date: Fri, 16 Oct 2026 11:22:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-20 00:56:07.902924
- Title: AgentOnto: Ontology-Guided LLM Agents for Enterprise Data Analytics
- Title（参考訳）: AgentOnto: 企業データ分析のためのオントロジーガイド付きLLMエージェント
- Abstract要約: AgentOntoは、企業データ分析のためのオントロジーガイダンスLLMエージェントである。
異種企業の知識をオントロジーに整理し、分析を直接ガイドし、確認されたフィードバックを組み込む。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.2815396233009
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Enterprise data analysis requires agents to connect analytical requests with knowledge distributed across databases, business documents, and existing example tasks. Without an explicit representation of this knowledge, an agent may produce incorrect analytical results and cannot reliably incorporate feedback. We present AgentOnto, an ontology-guided LLM agent for enterprise data analytics. AgentOnto organizes heterogeneous enterprise knowledge into an ontology that directly guides analysis and incorporates confirmed feedback. Iterative Ontology Preparation further improves the ontology through self-generated analysis tasks. We evaluate AgentOnto on two public data sources. AgentOnto substantially outperforms representative methods, while module-level evaluations confirm the effectiveness of ontology construction, analysis, and updating. A real-world deployment further demonstrates its practical value in enterprise analytics. These results demonstrate that explicitly constructing, using, and updating enterprise knowledge supports reliable and adaptable data analysis.
- Abstract（参考訳）: エンタープライズデータ分析では、分析要求とデータベース、ビジネスドキュメント、および既存のサンプルタスクに分散した知識を接続する必要がある。
この知識の明示的な表現がなければ、エージェントは誤った分析結果を生成することができ、フィードバックを確実に組み込むことはできない。
本稿では,企業データ分析のためのオントロジー誘導LDMエージェントであるAgentOntoを紹介する。
AgentOntoは異質な企業知識をオントロジーに整理し、分析を直接ガイドし、確認されたフィードバックを組み込む。
反復オントロジー準備は、自己生成分析タスクにより、オントロジーをさらに改善する。
我々は2つの公開データソース上でAgentOntoを評価する。
AgentOntoは代表的手法を大幅に上回り、モジュールレベルの評価ではオントロジーの構築、解析、更新の有効性が確認されている。
実世界のデプロイメントは、企業分析における実用的価値をさらに示すものだ。
これらの結果は、企業知識の構築、利用、更新が信頼性と適応性のあるデータ分析をサポートすることを示す。
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