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2024-03-15 22:10

CleanAgent是一款利用大型语言模型（LLM）构建的数据标准化自动化工具，它借助LLM智能代理技术，实现高效、自动化的数据清洗与标准化。 在数据科学工作中，数据标准化举足轻重，但现有工具虽功能强大，却因操作复杂及针对各类列类型自定义代码的工作量大而面临困扰。尽管大型语言模型（如ChatGPT）已初露端倪，尝试通过自然语言理解与代码生成来简化此过程，但依然要求专家级编程知识，并需不断调整提示信息以优化效果。因此，我们计划推出一款Python库，它具备声明式、一体化的API接口，能便捷地对列类型进行标准化设定，仅需寥寥几行简洁的API调用，即可让LLM轻松生成相关代码。首先，我们构建了Dataprep.Clean组件，作为Dataprep库的一部分，凭借一行代码即可完成特定列类型的标准化，极大地简化了操作难度。接着，我们推出了CleanAgent框架，整合了Dataprep.Clean与基于LLM的智能代理，全自动实现数据标准化流程。这样一来，数据科学家只需一次性表达需求，CleanAgent就能全程“无人驾驶”，自动执行数据标准化任务。 原文链接:[\[2403.08291\] CleanAgent: Automating Data Standardi...](https://arxiv.org/abs/2403.08291 "[2403.08291] CleanAgent: Automating Data Standardi...") #arXiv论文# #Agent# #数据科学#

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CleanAgent是一款利用大型语言模型（LLM）构建的数据标准化自动化工具，它借助LLM智能代理技术，实现高效、自动化的数据清洗与标准化。 在数据科学工作中，数据标准化举足轻重，但现有工具虽功能强大，却因操作复杂及针对各类列类型自定义代码的工作量大而面临困扰。尽管大型语言模型（如ChatGPT）已初露端倪，尝试通过自然语言理解与代码生成来简化此过程，但依然要求专家级编程知识，并需不断调整提示信息以优化效果。因此，我们计划推出一款Python库，它具备声明式、一体化的API接口，能便捷地对列类型进行标准化设定，仅需寥寥几行简洁的API调用，即可让LLM轻松生成相关代码。首先，我们构建了Dataprep.Clean组件，作为Dataprep库的一部分，凭借一行代码即可完成特定列类型的标准化，极大地简化了操作难度。接着，我们推出了CleanAgent框架，整合了Dataprep.Clean与基于LLM的智能代理，全自动实现数据标准化流程。这样一来，数据科学家只需一次性表达需求，CleanAgent就能全程“无人驾驶”，自动执行数据标准化任务。 原文链接:[\[2403.08291\] CleanAgent: Automating Data Standardi...](https://arxiv.org/abs/2403.08291 "[2403.08291] CleanAgent: Automating Data Standardi...") #arXiv论文# #Agent# #数据科学#

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CleanAgent是一款利用大型语言模型（LLM）构建的数据标准化自动化工具，它借助LLM智能代理技术，实现高效、自动化的数据清洗与标准化。 在数据科学工作中，数据标准化举足轻重，但现有工具虽功能强大，却因操作复杂及针对各类列类型自定义代码的工作量大而面临困扰。尽管大型语言模型（如ChatGPT）已初露端倪，尝试通过自然语言理解与代码生成来简化此过程，但依然要求专家级编程知识，并需不断调整提示信息以优化效果。因此，我们计划推出一款Python库，它具备声明式、一体化的API接口，能便捷地对列类型进行标准化设定，仅需寥寥几行简洁的API调用，即可让LLM轻松生成相关代码。首先，我们构建了Dataprep.Clean组件，作为Dataprep库的一部分，凭借一行代码即可完成特定列类型的标准化，极大地简化了操作难度。接着，我们推出了CleanAgent框架，整合了Dataprep.Clean与基于LLM的智能代理，全自动实现数据标准化流程。这样一来，数据科学家只需一次性表达需求，CleanAgent就能全程“无人驾驶”，自动执行数据标准化任务。 原文链接:[\[2403.08291\] CleanAgent: Automating Data Standardi...](https://arxiv.org/abs/2403.08291 "[2403.08291] CleanAgent: Automating Data Standardi...") #arXiv论文# #Agent# #数据科学#

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