AllHands는 대규모 피드백 데이터를 효과적으로 분석하기 위한 종합적인 프레임워크이다. 이 시스템은 다음과 같은 주요 기능을 제공한다:
분류: 대규모 피드백 데이터를 사전 정의된 차원(예: 긍정/부정, 정보성 등)으로 분류한다. 이를 위해 LLM 기반의 in-context learning 기법을 활용하여 별도의 fine-tuning 없이도 높은 정확도를 달성한다.
토픽 모델링: 피드백 데이터에서 추출된 토픽을 LLM을 통해 추상적으로 요약한다. 이를 통해 사용자 정의 기준에 맞는 의미 있고 응집력 있는 토픽 표현을 생성한다. 또한 사용자 피드백을 통해 토픽 모델링 결과를 반복적으로 개선한다.
질의응답: 사용자가 자연어로 질문을 하면, LLM 기반 에이전트가 이를 파악하고 구조화된 피드백 데이터를 활용하여 텍스트, 코드, 표, 이미지 등 다양한 형태로 포괄적인 답변을 제공한다. 이를 통해 사용자는 "무엇이든 물어보세요" 기능을 활용할 수 있다.
이와 같은 AllHands의 기능은 피드백 분석 과정에서 발생하는 다양한 요구사항을 효과적으로 충족시킬 수 있다. 실험 결과, AllHands는 기존 방식 대비 우수한 성능을 보였으며, 사용자에게 직관적이고 포괄적인 통찰을 제공할 수 있음을 확인하였다.
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by Chaoyun Zhan... às arxiv.org 03-25-2024
https://arxiv.org/pdf/2403.15157.pdfPerguntas Mais Profundas