LAMBDA: 대형 모델 기반 데이터 에이전트

LAMBDA: A Large Model Based Data Agent

July 24, 2024

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

cs.AI

초록

우리는 대형 모델의 힘을 활용한 새로운 오픈소스, 코드 없는 다중 에이전트 데이터 분석 시스템인 ``LAMBDA''를 소개합니다. LAMBDA는 자연어를 사용하여 반복적이고 생성적으로 작동하는 혁신적으로 설계된 데이터 에이전트를 통해 복잡한 데이터 기반 애플리케이션에서의 데이터 분석 문제를 해결하도록 설계되었습니다. LAMBDA의 핵심에는 프로그래머와 검사자라는 두 가지 주요 에이전트 역할이 있으며, 이들은 원활하게 협력하도록 설계되었습니다. 구체적으로, 프로그래머는 사용자의 지시와 도메인 특화 지식을 기반으로 코드를 생성하며, 이는 고급 모델에 의해 강화됩니다. 한편, 검사자는 필요할 때 코드를 디버깅합니다. 견고성을 보장하고 불리한 시나리오를 처리하기 위해 LAMBDA는 사용자가 운영 루프에 직접 개입할 수 있는 사용자 인터페이스를 제공합니다. 또한, LAMBDA는 지식 통합 메커니즘을 통해 외부 모델과 알고리즘을 유연하게 통합할 수 있어, 맞춤형 데이터 분석의 요구를 충족시킵니다. LAMBDA는 다양한 머신러닝 데이터셋에서 강력한 성능을 입증했습니다. 이는 인간과 인공 지능을 원활하게 통합함으로써 데이터 과학 실무 및 분석 패러다임을 개선할 잠재력을 가지고 있으며, 다양한 배경을 가진 개인들에게 더 접근하기 쉽고, 효과적이며, 효율적인 도구가 될 수 있습니다. LAMBDA의 데이터 과학 문제 해결에서의 강력한 성능은 여러 사례 연구를 통해 입증되었으며, 이는 https://www.polyu.edu.hk/ama/cmfai/lambda.html에서 확인할 수 있습니다.

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.