Краткое содержание

arXiv:2511.14299v1 Тип объявления: новое Аннотация: В сегодняшнюю эпоху, основанную на данных, полностью автоматизированный анализ данных от начала до конца, особенно обнаружение инсайтов, имеет решающее значение для выявления действенных выводов, которые помогают организациям принимать эффективные решения. С быстрым развитием больших языковых моделей (LLM), агенты, управляемые LLM, стали многообещающим подходом к автоматизации анализа данных и обнаружения инсайтов. Однако существующие агенты по извлечению информации из данных остаются ограниченными в нескольких ключевых аспектах, часто не обеспечивая удовлетворительных результатов из-за: (1) недостаточного использования предметных знаний; (2) поверхностной аналитической глубины; (3) подверженности ошибкам при генерации кода во время формирования инсайтов. Для устранения этих проблем мы предлагаем DataSage — новую многорольную агентскую архитектуру, которая включает три инновационных особенности, такие как извлечение внешних знаний для обогащения аналитического контекста, механизм дебатов с несколькими ролями для моделирования разнообразных аналитических точек зрения и углубления аналитической глубины, и