TAGAL: Tabular Data Generation using Agentic LLM Methods

📄 arXiv: 2509.04152v1 📥 PDF

作者: Benoît Ronval, Pierre Dupont, Siegfried Nijssen

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-09-04

💡 一句话要点

TAGAL：利用Agentic LLM方法生成表格数据，提升下游机器学习任务性能。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 表格数据生成 大型语言模型 Agentic工作流 数据增强 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有表格数据生成方法通常需要大量训练或难以有效利用外部知识，限制了其在数据稀缺场景下的应用。
  2. TAGAL采用Agentic工作流，利用LLM进行迭代式数据生成，通过反馈机制不断优化生成质量，无需额外LLM训练。
  3. 实验表明，TAGAL在多个数据集上表现出色，与需要LLM训练的先进方法相当，并优于其他免训练方法。

📝 摘要（中文）

本文提出TAGAL，一套利用Agentic工作流生成合成表格数据的方法。该方法利用大型语言模型（LLM）进行自动迭代过程，通过反馈来改进生成的数据，无需额外的LLM训练。LLM的使用还允许在生成过程中添加外部知识。我们在不同的数据集上评估了TAGAL，并考察了生成数据的不同质量方面。我们研究了下游机器学习模型的效用，包括仅在合成数据上训练分类器以及将真实数据与合成数据相结合。此外，我们比较了真实数据和生成数据之间的相似性。结果表明，TAGAL能够与需要LLM训练的先进方法相媲美，并且通常优于其他免训练方法。这些发现突出了Agentic工作流的潜力，并为基于LLM的数据生成方法开辟了新的方向。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决表格数据生成问题，特别是在数据量不足或需要特定领域知识的情况下。现有方法要么需要大量的训练数据来微调LLM，要么无法有效地利用外部知识，导致生成的数据质量不高，难以提升下游机器学习任务的性能。

核心思路：TAGAL的核心思路是利用Agentic工作流，将LLM作为一个智能体，通过迭代的方式生成表格数据。智能体根据反馈不断调整生成策略，从而提高生成数据的质量和多样性。这种方法无需对LLM进行额外的训练，降低了计算成本和数据需求。

技术框架：TAGAL的整体框架包含以下几个主要模块：1) LLM Agent：负责生成初始的表格数据。2) Feedback Mechanism：评估生成数据的质量，并提供反馈信号。3) Iteration Loop：根据反馈信号，LLM Agent调整生成策略，生成新的数据。这个过程不断迭代，直到生成的数据满足预定的质量要求。框架避免了直接训练LLM，而是通过Agentic工作流来引导LLM生成高质量数据。

关键创新：TAGAL的关键创新在于其Agentic工作流的设计。通过将LLM视为一个智能体，并引入反馈机制，TAGAL能够有效地利用LLM的生成能力，而无需进行额外的训练。此外，TAGAL还能够方便地集成外部知识，从而生成更符合特定领域需求的数据。

关键设计：TAGAL的关键设计包括：1) Prompt Engineering：设计合适的Prompt，引导LLM生成符合要求的表格数据。2) Feedback Metrics：选择合适的指标来评估生成数据的质量，例如统计相似度、下游任务性能等。3) Iteration Strategy：设计有效的迭代策略，例如调整LLM的生成参数、引入新的外部知识等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，TAGAL在多个数据集上能够生成高质量的表格数据，其性能与需要LLM训练的先进方法相当，并且通常优于其他免训练方法。例如，在某些数据集上，使用TAGAL生成的合成数据训练的分类器，其性能甚至超过了使用真实数据训练的分类器。这证明了TAGAL的有效性和潜力。

🎯 应用场景

TAGAL可应用于各种需要合成表格数据的场景，例如：1) 数据增强，提升机器学习模型的泛化能力；2) 隐私保护，生成匿名化的合成数据用于研究或共享；3) 冷启动问题，在数据稀缺的情况下，生成初始数据用于模型训练。该研究具有重要的实际价值，有望推动机器学习在更多领域的应用。

📄 摘要（原文）

The generation of data is a common approach to improve the performance of machine learning tasks, among which is the training of models for classification. In this paper, we present TAGAL, a collection of methods able to generate synthetic tabular data using an agentic workflow. The methods leverage Large Language Models (LLMs) for an automatic and iterative process that uses feedback to improve the generated data without any further LLM training. The use of LLMs also allows for the addition of external knowledge in the generation process. We evaluate TAGAL across diverse datasets and different aspects of quality for the generated data. We look at the utility of downstream ML models, both by training classifiers on synthetic data only and by combining real and synthetic data. Moreover, we compare the similarities between the real and the generated data. We show that TAGAL is able to perform on par with state-of-the-art approaches that require LLM training and generally outperforms other training-free approaches. These findings highlight the potential of agentic workflow and open new directions for LLM-based data generation methods.