用于多维数据集可视化的对话式 AI 线程
人机交互
2023-11-10 v1 人工智能
摘要
生成式大语言模型（LLMs）在数据分析中展现出潜力，但其全部能力仍未被充分探索。我们的工作探索了 LLM 通过对话界面创建和改进可视化的能力。我们使用一个 LLM 对先前一项考察聊天机器人用于可视化分析的 Wizard-of-Oz 研究进行了再分析。我们揭示了 LLM 驱动的解析聊天机器人的优势与不足，发现它们在支持渐进式可视化改进方面存在欠缺。基于这些发现，我们开发了 AI Threads，一个多线程解析聊天机器人，使分析人员能够主动管理对话上下文并提升其输出效果。我们通过众包研究（n=40）和对专家分析人员的深度访谈（n=10）评估了其可用性。我们进一步在一个超出 LLM 训练语料的数据集上展示了 AI Threads 的能力。我们的发现显示了 LLM 的潜力，同时也揭示了挑战与未来研究的有价值方向。
引用
@article{arxiv.2311.05590,
title = {Conversational AI Threads for Visualizing Multidimensional Datasets},
author = {Matt-Heun Hong and Anamaria Crisan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.05590},
year = {2023}
}