expectedparrot/edsl
Design, conduct and analyze results of AI-powered surveys and experiments. Simulate social science and market research with large numbers of AI agents and LLMs.
해결하는 문제
EDSL은 AI를 활용한 컴퓨테이셔널 사회과학 및 시장 조사 수행 과정을 단순화합니다. 연구자는 여러 AI 에이전트와 대형 언어 모델(LLM)을 동시에 사용해 설문과 실험을 설계·실행하고, 복잡한 데이터 라벨링 작업도 수행할 수 있습니다.
작동 방식
EDSL은 선언형 설문 질문 디자인(다중 선택형, 선형 척도 등)을 제공하여 JSON 스키마 없이도 일관된 결과를 보장합니다. "시나리오"를 사용해 CSV, PDF, PNG 등에서 데이터를 가져와 프롬프트에 파라미터화합니다. 사용자는 특정 특성을 가진 AI 에이전트 페르소나를 정의해 다양한 응답을 시뮬레이션하고, 여러 LLM에 걸쳐 설문을 실행해 응답을 비교할 수 있습니다.
시스템은 파이핑 및 스킵 로직을 포함해 복잡한 데이터 라벨링 흐름을 만들 수 있습니다. 재현성을 위해 API 호출은 자동으로 캐시되며, 원격 결과는 Expected Parrot 서버에 저장되고 검증된 프롬프트와 타임스탬프가 함께 기록됩니다.
대상
컴퓨테이셔널 사회과학 및 시장 조사 연구자와 AI 에이전트·LLM을 활용해 실험을 수행해야 하는 데이터 라벨러.
주요 특징
- 선언형 질문 디자인: 사전 정의된 질문 유형을 통해 일관된 결과 확보.
- 파라미터화된 프롬프트: 시나리오를 통한 자동 데이터 임포트로 프롬프트 제어.
- AI 에이전트 페르소나: 특정 특성을 가진 에이전트를 구축해 프로토타이핑 및 사전 테스트 가능.
- 멀티 모델 비교: 다양한 LLM에 동시에 설문을 실행할 수 있는 간편한 접근.
- 재현성: 자동 캐시와 범용 원격 캐시를 통해 결과를 무료로 공유·재현.
- 통합 협업: Coop과 통합되어 AI 기반 연구 워크플로와 프로젝트를 공유할 수 있는 플랫폼을 제공합니다.