特許ウォッチ

公開番号2025084078
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-06-02
出願番号2024190837
出願日2024-10-30
発明の名称ユーザセントリックおよびLLM強化の適応型ETLコード合成
出願人株式会社日立製作所
代理人藤央弁理士法人
主分類G06F 8/36 20180101AFI20250526BHJP(計算;計数)
要約【課題】大規模言語モデル関連処理からの安定出力を容易にする。
【解決手段】プログラムコード生成のための方法は、プロンプトデータベースを参照することを含む。プロンプトデータベースは、履歴プロンプト、履歴プロンプトから生成されたプログラムコード並びにプログラムコードの実行結果がユーザプロンプトからの結合プロンプトおよび参照から結合プロンプトに関係すると判定された履歴プロンプトからの履歴プロンプトを生成することが予想されるかどうかを示す情報を関連付ける。方法はまた、履歴プロンプトと、結合プロンプトを用いてプログラムコードを生成することが予想されるように機能することが実証された履歴プログラムコードとの組み合わせを関連付けるプログラムテンプレートデータベースを参照することと、データ処理プログラムのために、生成された前記プログラムコードおよび前記結合プロンプトを実行することと、を含む。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
データ処理プログラムのためのプログラムコード生成のための方法であって、ユーザプロンプトの受信の場合、
プロンプトデータベースを参照することであって、前記プロンプトデータベースは、履歴プロンプト、前記履歴プロンプトから生成されたプログラムコード、ならびに前記プログラムコードの実行結果が前記ユーザプロンプトからの結合プロンプトおよび前記参照から前記結合プロンプトに関係すると判定された前記履歴プロンプトからの履歴プロンプトを生成することが予想されるかどうかを示す情報を関連付ける、参照することと、
前記履歴プロンプトと、前記結合プロンプトを用いてプログラムコードを生成することが予想されるように機能することが実証された履歴プログラムコードとの組み合わせを関連付けるプログラムテンプレートデータベースを参照することと、
前記データ処理プログラムのために、生成された前記プログラムコードおよび前記結合プロンプトを実行することと、を含む方法。
続きを表示（約 1,900 文字）【請求項２】
前記生成されたプログラムコードおよび予想されるように機能すると判定された前記結合プロンプトの実行の場合、
前記生成されたプログラムコードおよび前記結合プロンプトからのパラメータを分離および記憶することと、
前記結合プロンプトに類似している後続のユーザプロンプトの受信について、
前記生成されたプログラムコードのパラメータを、
前記後続のユーザプロンプトに関連付けられたパラメータで置き換えることと、
前記後続のユーザプロンプトに関連付けられた前記パラメータを用いて前記生成されたプログラムコードを実行することと、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記結合プロンプト、前記生成されたプログラムコードプロンプト、および前記生成されたプログラムコードおよび前記結合プロンプトの前記実行が予想された結果を有したかどうかを示す情報を、前記プロンプトデータベース．に記憶することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記実行結果が予想されていないことを示す情報に関連付けられたプログラムコードに関連付けられた前記プロンプトデータベースにおける前記履歴プロンプトを使用して前記プログラムコードを生成することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記データ処理プログラムが、抽出－変換－挿入（ＥＴＬ）システムの一部である、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記データ処理プログラムが、データ分析システムの一部である、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記データ処理プログラムのために前記生成されたプログラムコードおよび前記結合プロンプトを前記実行することは、前記結合プロンプトおよび前記生成されたコードを取り込んで、前記結合プロンプトおよび前記生成されたコードに基づいてプロセスを実行するように構成された生成人工知能プロセスによって実施される、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記プロンプトデータベースの参照が前記ユーザプロンプトに関係すると判断されている前記履歴プロンプトのうちのいずれももたらさない場合、前記ユーザプロンプトを前記プロンプトデータベースに含めることと、前記ユーザプロンプトに基づいてプロセスを実行するために前記ユーザプロンプトに対して生成人工知能プロセスを実行することと、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
データ処理プログラムのためのプログラムコード生成のための命令を記憶する非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記命令は、
ユーザプロンプトの受信の場合、
プロンプトデータベースを参照することであって、前記プロンプトデータベースは、履歴プロンプト、前記履歴プロンプトから生成されたプログラムコード、ならびに前記プログラムコードの実行結果が前記ユーザプロンプトからの結合プロンプトおよび前記参照から前記結合プロンプトに関係すると判定された前記履歴プロンプトからの履歴プロンプトを生成することが予想されるかどうかを示す情報を関連付ける、参照することと、
前記履歴プロンプトと、前記結合プロンプトを用いてプログラムコードを生成することが予想されるように機能することが実証された履歴プログラムコードとの組み合わせを関連付けるプログラムテンプレートデータベースを参照することと、
前記データ処理プログラムのために、生成された前記プログラムコードおよび前記結合プロンプトを実行することと、を含む、非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１０】
前記命令が、前記生成されたプログラムコードおよび予想されるように機能すると判定された前記結合プロンプトの実行の場合、
前記生成されたプログラムコードおよび前記結合プロンプトからのパラメータを分離および記憶することと、
前記結合プロンプトに類似している後続のユーザプロンプトの受信について、
前記生成されたプログラムコードのパラメータを、
前記後続のユーザプロンプトに関連付けられたパラメータで置き換えることと、
前記後続のユーザプロンプトに関連付けられた前記パラメータを用いて前記生成されたプログラムコードを実行することと、をさらに含む、請求項９に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、概して、データ管理システムに関し、詳しくは、大規模言語モデル（ＬＬＭ）関連処理からの安定出力を容易にすることに関する。
続きを表示（約 2,200 文字）【背景技術】
【０００２】
今日の多くの業務は、動作効率を改善し、デジタル技術を用いて価値を付加するデジタルトランスフォーメーションに従事している。デジタルトランスフォーメーションは、異なるシステムを接続することと、データを共有することとを伴う。例えば、データは、エンタープライズリソースプランニング（ＥＲＰ）システム、製品ライフサイクル管理（ＰＬＭ）システム、製造実行システム（ＭＥＳ）などを含む業務関連システムを接続することによって共有および交換される。そのようなデータは、標準データモデルに準拠しない場合があり、その代わりにシステム自体のデータモデルに準拠している。したがって、アプリケーションがそのようなデータを利用できるように、抽出－変換－挿入（ＥＴＬ）処理を実行しなければならない。
【０００３】
関連技術のＥＴＬ処理ワークフロー生成方法において、データ処理方法は、各データモデルに準拠するように手作業で生成されている。さらに、各データソースシステムがそれ自体のデータモデルを使用した場合でも、各システムは、それ自体のツールを使用しなければならず、ツール学習の高コストの問題を引き起こす。一方、生成ＡＩを使用したＥＴＬ処理ワークフロー生成方法では、生成ＡＩは、データモデルにおける差異を吸収できる。ユーザは、データモデルの詳細またはデータソースシステムの一意のツールの知識がなくても、所望のＥＴＬ処理ワークフローを迅速に生成し、所望のデータを取得できる。
【０００４】
しかしながら、生成ＡＩベースのＥＴＬ処理に関する問題は、生成ＡＩの出力が一定でないか、または安定していないことである。ユーザが同じクエリを入力したとしても、生成ＡＩによって生成されたＥＴＬワークフローは、変化する場合があり、それにより結果として意図される出力を得られない。安定したやり方でユーザが所望するＥＴＬ処理ワークフローを安定的に出力できる機能が必要とされている。
【０００５】
関連技術の実施態様では、自然言語クエリに対する所望の答えを得るための方法がある。そのような関連技術の実施態様では、自然言語クエリを拡張するために、知識ベースに記憶された情報を使用するための自然言語フロントエンドがある。その関連技術のシステムを使用することによってクエリが改善され得る場合でも、生成ＡＩを使用する時に発生する一意に定義された答えの欠落の問題を解決できない。
【０００６】
関連技術では、問い合わせ関連のプロンプトによってプロンプトを調整するためのシステムおよび方法もある。そのような関連技術の実施態様は、成功プロンプトに基づいてユーザプロンプトを適合させるための方法を含み得る。しかしながら、成功プロンプトのみでは、生成ＡＩに問い合わせを行うときに十分でない。所望の情報により迅速に到達するために、失敗プロンプトも同様に使用する必要がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ＥＴＬプログラムコードを生成するためにＬＬＭベースの実施態様（例えば、生成ＡＩ）を使用する際の問題は、ＬＬＭの出力が一定でなく、安定していないことである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本明細書で説明する例示的な実施態様は、自然言語のユーザクエリを、固定部分とパラメータ部分とに分割し、その両方を、クエリの結果（例えばＥＴＬプログラムコード）とともに、テンプレートとしてプログラムテンプレートデータベースに記録するシステムおよび方法を伴う。いくつかのＬＬＭは、パラメータ化プロセスで使用され得る。ユーザが類似したクエリを入力したときに、そのテンプレートがプログラムテンプレートデータベースから抽出され、新しいクエリのパラメータがテンプレートのパラメータに割り当てられる。このプロンプトを用いて、本システムは、ＬＬＭを使用せずに（例えば、代わりに、テンプレートにおけるパラメータを置き換える）ＥＴＬプログラムコードを作成する。本システムは、必ずしも一定または安定していないＬＬＭ応答の問題を回避し、所望の出力がそれによって得られ得る。
【０００９】
プログラムテンプレートデータベースがユーザによって入力されたクエリに類似したクエリを包含しない場合、例示的な実施態様は、プログラムテンプレートデータベースを使用せずに、新しいテンプレートを作成できる。ＬＬＭを使用したＥＴＬプログラムコードの生成は、必ずしも予想される結果を生成しない。結果が予想されたものでない場合、ユーザによって入力されたプロンプト、生成されたＥＴＬプログラムコード、および結果が予想されたものではないという判定の結果が、プロンプトデータベースに記録される。次いで、ＥＴＬプログラムコードは、再度、ＬＬＭを使用して生成される。プロンプトデータベースが予想されたものでないＥＴＬプログラムコードの例を包含しているため、ＬＬＭは、異なるＥＴＬプログラムコードを生成する。このプロセスを繰り返すことによって、所望のＥＴＬプログラムコードが生成される。
【００１０】
出力は、将来の類似クエリのための所望の出力を得るために、上述したようなプログラムテンプレートデータベースに記録され得る。
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許