本論文では、データストリーミングの効率的な収集、処理、配信を支えるフレームワーク「AutoStreamPipe」を提案しています。AutoStreamPipeは、大規模言語モデル（LLM）を活用し、ストリーム処理パイプラインの設計、生成、および展開を自動化します。高水準なユーザーの意図と特定のプラットフォームでの実装との間の意味的ギャップを埋めるために、思想のハイパーグラフ（HGoT）を統合し、堅牢な実行戦略と高度なクエリ解析を組み合わせることで高い精度を実現します。実験結果では、AutoStreamPipeが開発時間を約6.3倍短縮し、エラー率を約5.19倍削減することが示されており、驚異的な精度を持つことが確認されました。