Hybrid LLM/Rule-based Approaches to Business Insights Generation from Structured Data

要約

ビジネス データ分析の分野では、情報に基づいた意思決定と競争力の維持には、膨大で多様なデータセットから実用的な洞察を抽出する機能が不可欠です。
従来のルールベースのシステムは信頼性は高いものの、現代のビジネス データの複雑さとダイナミズムに直面すると不十分になることがよくあります。
逆に、人工知能 (AI) モデル、特に大規模言語モデル (LLM) は、パターン認識と予測分析において大きな可能性をもたらしますが、特定のビジネス アプリケーションに必要な精度が欠けている可能性があります。
このペーパーでは、実用的なビジネス洞察を生成する際に、ルールベースのシステムの堅牢性と LLM の適応力を統合するハイブリッド アプローチの有効性を検討します。

要約(オリジナル)

In the field of business data analysis, the ability to extract actionable insights from vast and varied datasets is essential for informed decision-making and maintaining a competitive edge. Traditional rule-based systems, while reliable, often fall short when faced with the complexity and dynamism of modern business data. Conversely, Artificial Intelligence (AI) models, particularly Large Language Models (LLMs), offer significant potential in pattern recognition and predictive analytics but can lack the precision necessary for specific business applications. This paper explores the efficacy of hybrid approaches that integrate the robustness of rule-based systems with the adaptive power of LLMs in generating actionable business insights.

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