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方法生成高质量表格数据，无需额外训练。

🎯 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 免训练方法

📋 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，限制了其在实际应用中的效果。
  2. TAGAL采用Agentic工作流，通过LLM的迭代反馈机制，自动优化生成数据，无需额外训练，并能融入外部知识。
  3. 实验表明，TAGAL在多个数据集上表现出色，与先进方法相当，优于其他免训练方法，验证了Agentic工作流的潜力。

📝 摘要（中文）

本文提出TAGAL，一种利用Agentic工作流生成合成表格数据的方法集合。该方法利用大型语言模型（LLM）进行自动迭代过程，通过反馈改进生成的数据，无需进一步的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：表格数据生成旨在通过算法创建与真实数据相似但又不同的数据集，以增强机器学习模型的训练效果。现有方法的痛点在于，要么需要大量的训练数据来微调生成模型，要么难以有效地利用外部知识来提升生成数据的质量和多样性。这限制了它们在数据稀缺或需要特定领域知识的应用场景中的表现。

核心思路：TAGAL的核心思路是利用Agentic工作流，将LLM视为智能体，通过迭代和反馈来优化生成过程。LLM负责生成数据，并根据下游任务的性能或数据质量的评估结果进行调整。这种迭代反馈机制允许模型在没有额外训练的情况下逐步改进生成的数据，并能通过提示工程融入外部知识。

技术框架：TAGAL的整体框架包含以下几个主要阶段：1) 初始化：使用LLM生成初始的合成数据。2) 评估：使用预定义的指标（例如，下游分类器的性能或数据相似性度量）评估生成数据的质量。3) 反馈：根据评估结果，生成反馈信息，指导LLM改进生成过程。4) 迭代：LLM根据反馈信息调整生成策略，生成新的合成数据。重复步骤2-4，直到达到预定的停止条件。

关键创新：TAGAL最重要的技术创新点在于其Agentic工作流，它将LLM从一个简单的生成器转变为一个能够自我改进的智能体。与传统的生成模型相比，TAGAL不需要额外的训练，而是通过迭代反馈来优化生成过程。这使得它能够更有效地利用LLM的知识和推理能力，并适应不同的数据集和任务。

关键设计：TAGAL的关键设计包括：1) 提示工程：设计有效的提示，引导LLM生成符合要求的表格数据，并融入外部知识。2) 评估指标：选择合适的评估指标来衡量生成数据的质量，例如，下游分类器的准确率、生成数据与真实数据的相似度等。3) 反馈机制：设计有效的反馈机制，将评估结果转化为LLM能够理解和利用的信息，指导其改进生成策略。例如，可以根据分类器的错误类型，提示LLM生成更多具有特定特征的数据。

📊 实验亮点

实验结果表明，TAGAL在多个表格数据集上表现出色，与需要LLM训练的先进方法（如微调LLM）相比，性能相当甚至更优。TAGAL也显著优于其他不需要训练的方法。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，其性能与使用真实数据训练的分类器相差无几，验证了TAGAL生成高质量合成数据的能力。

🎯 应用场景

TAGAL在数据增强、隐私保护和冷启动问题等领域具有广泛的应用前景。它可以用于生成合成数据来扩充训练集，提高机器学习模型的泛化能力。在隐私保护方面，TAGAL可以生成与真实数据统计特性相似的合成数据，用于发布或共享，而无需暴露敏感信息。此外，TAGAL还可以用于解决冷启动问题，即在缺乏足够真实数据的情况下，生成初始的训练数据，启动机器学习模型的训练。

📄 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.