ETL עם מודלים שפה גדולים: עיבוד נתונים מופעל באמצעות AI

התהליך של חילוץ, המרה וטעינה (ETL) הוא בלב של צינורות המידע המודרניים; זה עוזר להעביר ולעבד כמויות גדולות של מידע עבור ניתוחים, אפליקציות AI וBI (בינה עסקית) עבור ארגונים. ETL שגרתי נהוגה להיות מבוסס על כללים באופן מפורש, דבר שדורש המון הגדרות ידניות כדי להתמודד עם תבניות מידע שונות. 

עם זאת, עם טרנדים חדשים של מודלים שפתיים גדולים (LLMs), אנו מתחילים לראות את שקיעתה של ETL מבוסס על AI מהפכני עבור חילוץ ואינטגרציה של נתונים.

התפתחות של ETL: מבוסס על כללים אל ETL מבוסס על AI

לשנים רבות, עסקים השתמשו בכלים ל-ETL כדי לעבד נתונים מובנים וחצי מובנים. לרוב, הם עוקבים אחר כללים והגדרות סכמה מסוימות כדי להעשיר את הנתונים, דבר שיכול להיות הגבלה כאשר תבניות הנתונים משתנות באופן קבוע. כמה אתגרים ידועים ב-ETL רגיל:

• הגדרת סכמה ידנית. עיבוד מראש והגדרת סכמה ב-ETL רגיל מורידים את המהירות ומשפיעים על זרימות הנתונים הכוללות
• מקורות נתונים מורכבים. קל יותר לאינטגרציה של מסדי נתונים מובנים, אך קשה למסמכים שאינם מובנים (PDFים, אימיילים או לוגים).
• הגבלות סקלביליות. מערכות ETL מבוססות על כללים אינן נכונות להתאמה קלה לסוגים שונים של תחומי נתונים ומקורות נתונים יכולים לדרוש הרבה התאמה אישית.

זהו הסיבה שבגללה פתרונות ETL המופעלים על ידי LLM מפתרים את המגבלות הללו ומביאים להבנה הקשרית, גמישות ואוטומציה.

כיצד LLMs משנים את משחק ה-ETL

חילוץ בלי סכמה

LLMs ללא סכמה או לא מובנים יכולים לחלץ מידע רלוונטי דינמי ממקורות לא מובנים. במקום כללי קבועים, דגמי AI מבינים רמזים הקשורים להקשר ומחלצים נתונים מובנים בעודם עובדים.

שאילתות בשפה טבעית לאינטגרציה של נתונים

משתמשים יכולים להתקשר עם כלים ל-ETL המופעלים על ידי LLM באמצעות שפה טבעית במקום כתיבת שאילתות SQL מורכבות או סקריפטים להמרת נתונים כדי להוביל לתובנות פשוטות מהנתונים המצטברים. בעוד שכלי ETL המופעלים על ידי LLM משתמשים בשפה טבעית, זה מקל על חילוץ נתונים והמרתם ומשפר את הנגישות שלהם גם למשתמשים לא מקצועיים טכנולוגית.

התאמת נתונים משתנה

בניגוד לצינורות ETL מסורתיים, אין צורך לכתוב בפועל תהליכי המרה. LLMs יכולים ליישם המרות על סמך הזמנות משתמש, מה שהופך את תהליך ניקוי והעשרת הנתונים במקורות שונים לקל יותר.

תמיכה מרובת מודלים

LLMs אינם מוגבלים רק לטקסט — הם יכולים גם לעבד תמונות, טבלאות, PDFים, ואפילו לוגים חצי מובנים, מה שהופך אותם לפתרון האידיאלי למקרי שימוש מורכבים ב-ETL.

LlamaExtract: דוגמה מעשית

המוצג על ידי LlamaIndex, LlamaExtract היא אחת מפתרונות הפיתוח האחרונים בתחום זה מאז השימוש ב-LLM(s) לחילוץ מידע מובנה. LlamaExtract מאפשר למשתמשים לבנות סכמה בשפה משותפת ולחלץ מידע מ- PDFs, קבצי HTML, ומסמכים מבוססי טקסט במספר לחיצות עכך־גומי, להבדיל מכלים ETL רגילים.

LlamaExtract מספק חילוץ מודרך על פי סכמה למשתמשים המציינים את המבנה שהם זקוקים. ממשק הקוד נמוך והשילוב החלק עובדים עם מקורות שונים ושימושיים לשני משתמשים טכניים ולא-טכניים.

הנה דוגמה המדגימה איך ניתן להגדיר במהירות את LlamaExtract עבור חילוץ מידע מקובץ PDF לא מסודר עם מספר שורות קוד בלבד.

from llama_index.extract import LlamaExtract

# אתחל את המחלץ
extractor = LlamaExtract()

# הגדר את הסכמה לחילוץ
schema = {
    "Invoice Number": "string",
    "Customer Name": "string",
    "Date": "date",
    "Total Amount": "float"
}

# טען את המסמכים (PDF, HTML, או טקסט)
document_path = "/data/invoice.pdf"
extracted_data = extractor.extract(document_path, schema)

# הצג את המידע שחולץ
print(extracted_data)

LlamaExtract היא רק אחת מהדוגמאות לכיצד אפשרות ה-ETL המופעלת על ידי LLM יכולה לסייע בבניית צינורות נתונים, על ידי עשיית אינטגרציה של נתונים יעילה ונתיחה.

מסקנה

הופעת ההמרה ל-ETL בעזרת AI תשנה את אופן עבודתם של מהנדסי נתונים וניתוחנים. עם המהלכים של LLM דרך מקפות הלמידה שלהם, נראה אפילו יותר:

• אוטומציה בתהליכי עיבוד נתונים, על מנת להפחית את התערבות האדם.
• דיוק בחילוץ נתונים מובנים ממקורות מבלבלים ולא מובנים.
• נגישות מאפשרת למשתמשים לא מקצועיים ליצור תהליכי ETL בשפה טבעית.

השילוב של ETL עם LLM(s) מציין שינוי בסיסי בעיבוד נתונים. ETL מופעל על ידי AI מסייע לחברות לפתח זריזות, חכמות ויעילות יותר בתהליכי עבודת נתונים על ידי ירידה במאמץ ידני, שיפור ביצועים והגברת יכולת הגדילה.