LAMBDA : Un agent de données basé sur un grand modèle

LAMBDA: A Large Model Based Data Agent

July 24, 2024

Auteurs: Maojun Sun, Ruijian Han, Binyan Jiang, Houduo Qi, Defeng Sun, Yancheng Yuan, Jian Huang

cs.AI

Résumé

Nous présentons « LAMBDA », un nouveau système d'analyse de données multi-agent open-source et sans code, qui exploite la puissance des grands modèles. LAMBDA est conçu pour relever les défis de l'analyse de données dans des applications complexes basées sur les données, grâce à l'utilisation d'agents de données innovants qui opèrent de manière itérative et générative en utilisant le langage naturel. Au cœur de LAMBDA se trouvent deux rôles clés d'agents : le programmeur et l'inspecteur, conçus pour fonctionner ensemble de manière fluide. Plus précisément, le programmeur génère du code en fonction des instructions de l'utilisateur et des connaissances spécifiques au domaine, enrichies par des modèles avancés. Pendant ce temps, l'inspecteur débogue le code si nécessaire. Pour garantir la robustesse et gérer les scénarios défavorables, LAMBDA dispose d'une interface utilisateur qui permet une intervention directe de l'utilisateur dans la boucle opérationnelle. De plus, LAMBDA peut intégrer de manière flexible des modèles et algorithmes externes grâce à notre mécanisme d'intégration de connaissances, répondant ainsi aux besoins d'analyse de données personnalisées. LAMBDA a démontré de solides performances sur divers ensembles de données d'apprentissage automatique. Il a le potentiel d'améliorer la pratique et le paradigme de l'analyse en science des données en intégrant de manière fluide l'intelligence humaine et artificielle, le rendant plus accessible, efficace et efficient pour des individus issus de divers horizons. Les solides performances de LAMBDA dans la résolution de problèmes de science des données sont illustrées dans plusieurs études de cas, présentées à l'adresse suivante : https://www.polyu.edu.hk/ama/cmfai/lambda.html.

English

We introduce ``LAMBDA," a novel open-source, code-free multi-agent data analysis system that that harnesses the power of large models. LAMBDA is designed to address data analysis challenges in complex data-driven applications through the use of innovatively designed data agents that operate iteratively and generatively using natural language. At the core of LAMBDA are two key agent roles: the programmer and the inspector, which are engineered to work together seamlessly. Specifically, the programmer generates code based on the user's instructions and domain-specific knowledge, enhanced by advanced models. Meanwhile, the inspector debugs the code when necessary. To ensure robustness and handle adverse scenarios, LAMBDA features a user interface that allows direct user intervention in the operational loop. Additionally, LAMBDA can flexibly integrate external models and algorithms through our knowledge integration mechanism, catering to the needs of customized data analysis. LAMBDA has demonstrated strong performance on various machine learning datasets. It has the potential to enhance data science practice and analysis paradigm by seamlessly integrating human and artificial intelligence, making it more accessible, effective, and efficient for individuals from diverse backgrounds. The strong performance of LAMBDA in solving data science problems is demonstrated in several case studies, which are presented at https://www.polyu.edu.hk/ama/cmfai/lambda.html.