ETL Mit Großen Sprachmodellen: KI-gestützte Datenverarbeitung

Der Extraktions-, Transformations- und Ladeprozess (ETL) ist das Herzstück moderner Datenpipelines; er hilft, große Datenmengen für Analysen, KI-Anwendungen und BI (Business Intelligence) für Organisationen zu migrieren und zu verarbeiten. Konventionelles ETL war früher explizit regelbasiert, was eine Menge manueller Konfigurationen erforderte, um mit verschiedenen Datenformaten umzugehen.

Mit den aktuellen Trends der großen Sprachmodelle (LLMs) beginnen wir jedoch, den Beginn einer transformativen KI-gesteuerten ETL für Datenextraktion und -integration zu sehen.

Die Evolution von ETL: Von regelbasiert zu KI-basiert

Über Jahre hinweg verwendeten Unternehmen ETL-Tools, um strukturierte und semi-strukturierte Daten zu verarbeiten. In der Regel folgen sie bestimmten Regeln und Schema-Definitionen, um Daten anzureichern, was eine Einschränkung darstellen kann, wenn sich die Datenformate ständig ändern. Einige bekannte herkömmliche ETL-Herausforderungen:

• Manuelle Schema-Definition. Die Vorverarbeitung und Schema-Definition im traditionellen ETL erfordert Zeit und verlangsamt die gesamten Datenworkflows
• Komplexe Datenquellen. Leichter zu integrieren sind strukturierte Datenbanken, aber schwierig für unstrukturierte Dokumente (PDFs, E-Mails oder Protokolle).
• Skalierbarkeitsbeschränkungen. Regelbasierte ETL-Systeme lassen sich nicht leicht an verschiedene Arten von Datenbereichen anpassen und erfordern oft viel Anpassung.

Das ist der Grund, warum LLM-gestützte ETL diese Einschränkungen beheben und kontextuelle Intelligenz, Anpassungsfähigkeit und Automatisierung bringen.

Wie LLMs das ETL-Spiel verändern

Schema-freie Extraktion

Schema-freie oder unstrukturierte LLMs können dynamisch relevante Informationen aus unstrukturierten Quellen extrahieren. Anstelle von fest codierten Regeln verstehen KI-Modelle kontextuelle Hinweise und extrahieren strukturierte Daten während des Prozesses.

Natürliche Sprachabfragen für die Datenintegration

Benutzer können über natürliche Sprache mit LLM-gestützten ETL-Tools interagieren, anstatt komplexe SQL-Abfragen oder Datentransformationsskripte zu schreiben, um einfache Erkenntnisse aus den aggregierten Daten zu gewinnen. Da LLM-gestützte ETL-Tools natürliche Sprache verwenden, macht dies die Datenextraktion und -transformation auch für nicht-technische Benutzer zugänglicher.

Adaptive Datenumwandlung

Im Gegensatz zu traditionellen ETL-Pipelines müssen Sie keine Transformationen tatsächlich codieren. LLMs können Transformationen basierend auf Benutzeraufforderungen anwenden, was es einfacher macht, Daten aus verschiedenen Quellen zu bereinigen und anzureichern.

Multi-Modale Unterstützung

LLMs sind nicht nur auf Text beschränkt – sie können auch Bilder, Tabellen, PDFs und sogar semi-strukturierte Protokolle verarbeiten, was sie zu einer der idealen Lösungen für komplexe ETL-Anwendungsfälle macht.

LlamaExtract: Ein praktisches Beispiel

Eingeführt von LlamaIndex, LlamaExtract ist eine der neuesten Entwicklungen in diesem Bereich, da es LLM(s) für die strukturierte Datenextraktion nutzt. LlamaExtract ermöglicht es Benutzern, ein Schema in einer gebräuchlichen Sprache zu erstellen und Daten aus PDFs, HTML-Dateien und textbasierten Dokumenten mit nur wenigen Klicks zu extrahieren, im Gegensatz zu herkömmlichen ETL-Tools.

LlamaExtract bietet eine schema-gesteuerte Extraktion für Benutzer, die die benötigte Struktur angeben. Seine low-code Schnittstelle und nahtlose Integration arbeiten mit verschiedenen Quellen und sind sowohl für technische als auch für nicht-technische Benutzer nützlich.

Hier ist ein Beispiel, das zeigt, wie wir LlamaExtract schnell konfigurieren können, um Informationen aus einer unstrukturierten PDF-Datei mit nur wenigen Zeilen Code zu extrahieren.

from llama_index.extract import LlamaExtract

# Initialisiere den Extraktor
extractor = LlamaExtract()

# Definiere das Schema für die Extraktion
schema = {
    "Invoice Number": "string",
    "Customer Name": "string",
    "Date": "date",
    "Total Amount": "float"
}

# Lade die Dokumente (PDF, HTML oder Text)
document_path = "/data/invoice.pdf"
extracted_data = extractor.extract(document_path, schema)

# Zeige die extrahierten Daten an
print(extracted_data)

LlamaExtract ist nur eines der Beispiele dafür, wie LLM-gestütztes ETL helfen kann, Datenpipelines aufzubauen und die Datenintegration effizienter und skalierbarer zu gestalten.

Fazit

Das Aufkommen von KI-gestützter ETL-Transformation wird die Arbeitsweise von Dateningenieuren und Analysten verändern. Während LLMs durch ihre Lernkurven iterieren, werden wir noch mehr sehen:

• Automatisierung in Datenverarbeitungs-Workflows, wodurch menschliches Eingreifen reduziert wird.
• Genauigkeit beim Extrahieren strukturierter Daten aus unübersichtlichen, unstrukturierten Quellen.
• Zugänglichkeit ermöglicht es nicht-technischen Nutzern, ETL-Verfahren in natürlicher Sprache zu erstellen.

Diese Kombination von ETL mit LLM(s) zeigt einen grundlegenden Wandel in der Datenverarbeitung an. KI-gesteuertes ETL hilft Unternehmen, schnellere, intelligentere und effektivere Daten-Workflows zu erschließen, indem manuelle Anstrengungen gesenkt, die Anpassungsfähigkeit verbessert und die Skalierbarkeit erhöht wird.