본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 연구 논문의 그래프에서 데이터를 자동으로 추출하는 방법을 제시합니다. 기존에는 수동으로 데이터를 추출해야 했던 복잡한 작업이었지만, 적절한 프롬프트와 엔지니어링된 워크플로우를 통해 다중 모드 LLM이 정확하게 그래프 데이터를 추출할 수 있음을 보여줍니다. PlotExtract라는 제로샷 엔지니어링 프롬프트 체인을 사용하여 미세 조정 없이도 성능을 달성하며, 합성 및 출판된 그래프에 대한 성능 평가 결과 90% 이상의 정밀도와 재현율, 5% 이하의 x, y 위치 오차를 보였습니다. 이는 다중 모드 LLM이 그래프 데이터 추출을 위한 고처리량 데이터 추출의 실행 가능한 방법이며, 많은 경우 기존의 수동 방법을 대체할 수 있음을 증명합니다. 본 연구는 두 개의 축을 가진 그래프만 고려합니다.
