LeafData：一种用于数据迁移的智能系统
LeafData: An Agentic System for Data Migration
- University of Houston–Clear Lake（休斯顿大学清水湖分校）
- Infodat International Inc.（信息数据国际公司）
- Cardinal Health（红衣主教健康公司）
- Fontus Labs Inc.（方图斯实验室公司）
- Stockton University（斯托克顿大学）
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AI总结：
研究针对现代数据迁移依赖JSON配置存在的问题，提出LeafData智能系统，通过前端聊天机器人收集信息并验证、后端服务处理生成可被编排平台直接使用的JSON配置工件，实现无需手动编码的端到端管道生成与执行，支持异构数据迁移。
AI中文摘要：
现代数据迁移依赖JSON配置来定义数据连接、管道逻辑和编排行为，这需要用户具备领域知识，且耗时易错。本文提出LeafData，一个将用户意图转换为用于数据迁移的经过验证且可执行的JSON配置的智能系统。它由前端聊天机器人和后端服务组成，聊天机器人逐步收集用户所需信息并进行模式驱动验证，后端服务处理验证后的输入并生成JSON配置工件，可直接被编排平台使用，实现端到端管道生成与执行，无需手动编码，支持跨多种数据源和连接器的异构数据迁移。
英文摘要：
Modern data migration relies on JSON configuration to define data connection, pipeline logic, and orchestration behavior. This requires domain knowledge from users and is time-consuming and error-prone. In this paper, we present LeafData, an agentic system that converts user intent into validated and executable JSON configuration for data migration. Specifically, LeafData comprises a frontend chatbot and the backend service. The chatbot incrementally collects required information from users and performs schema-driven validation, while the backend service processes validated inputs and generates JSON configuration artifacts. These artifacts are directly consumable by orchestration platforms, enabling end-to-end pipeline generation and execution without manual coding. LeafData supports heterogeneous data migration across various data sources and connectors including relational databases, file-based systems, document-oriented databases, and REST APIs.
