本文提出了一种用于多步骤数据分析洞察合成的高级推理与转换引擎(ARTEMIS-DA)，这是一种旨在增强大语言模型(LLM)解决复杂多步骤数据分析任务能力的新型框架。ARTEMIS-DA整合了三个核心组件：规划器(Planner)将复杂用户查询分解为包含数据预处理、转换、预测建模和可视化的结构化顺序指令；编码器(Coder)动态生成并执行Python语言代码来实现这些指令；图表解析器(Grapher)通过解读生成的可视化结果来获取可操作的见解。通过协调这些组件之间的协作，ARTEMIS-DA能有效管理涉及高级推理、多步骤转换以及跨多种数据模态合成的复杂分析工作流。该框架在WikiTable Questions和TabFact等基准测试中达到了最先进(SOTA)性能，展示了其精确且自适应地处理复杂分析任务的能力。通过将大语言模型的推理能力与自动化代码生成执行及视觉分析相结合，ARTEMIS-DA为多步骤洞察合成提供了一个强大、可扩展的解决方案，解决了数据分析领域的诸多挑战。

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