大規模言語モデルを使用したETL：AIによるデータ処理

現代のデータパイプラインの中心にある抽出、変換、ロード（ETL）プロセスは、組織の分析、AIアプリ、およびBI（ビジネスインテリジェンス）のために大量のデータを移行および処理するのに役立ちます。従来のETLは明示的なルールベースであり、異なるデータ形式を処理するために多くの手動構成が必要でした。

しかし、最近の大規模言語モデル（LLM）のトレンドにより、データ抽出と統合のための革新的なAI駆動のETLの夜明けが見られるようになっています。

ETLの進化：ルールベースからAIベースへ

長年、企業は構造化および半構造化データを処理するためにETLツールを使用してきました。通常、データを豊かにするために特定のルールとスキーマ定義に従いますが、データ形式が常に変化する場合には制限となります。一部よく知られる従来のETLの課題：

• 手動スキーマ定義。従来のETLにおける前処理とスキーマ定義には時間がかかり、全体のデータワークフローを遅くします
• 複雑なデータソース。構造化データベースの統合は容易ですが、非構造化ドキュメント（PDF、メール、ログなど）の統合は困難です。
• 拡張性の制限。ルールベースのETLシステムは異なる種類のデータドメインに簡単に適応できず、ソースには多くのカスタマイズが必要となります。

これがLLMパワードETLがこれらの制限を解消し、文脈に基づく知能、適応性、自動化をもたらす理由です。

LLMがETLゲームを変える方法

スキーマレス抽出

スキーマレスまたは構造化されていないLLMは、構造化されていないソースから関連情報を動的に抽出できます。ハードコードされたルールの代わりに、AIモデルは文脈の手掛かりを理解し、処理する際に構造化データを抽出します。

データ統合のための自然言語クエリ

ユーザーは、複雑なSQLクエリやデータ変換スクリプトを書く代わりに、自然言語を使用してLLMパワードETLツールとやり取りできます。 LLMパワードETLツールは自然言語を使用するため、これによりデータの抽出と変換が技術不要なユーザーにもアクセスしやすくなります。

適応型データ変換

従来のETLパイプラインとは異なり、実際に変換をコード化する必要はありません。LLMはユーザープロンプトに基づいて変換を適用できるため、異なるソース間でデータをクリーンアップおよびエンリッチするのが簡単になります。

マルチモーダルサポート

LLMはテキストに限らず、画像、表、PDF、さらには半構造化ログも処理できるため、複雑なETLユースケースに最適なソリューションの1つとなっています。

LlamaExtract：実践例

LlamaIndexによって紹介されたLlamaExtractは、LLM（s）を使用して構造化データ抽出を行うため、この分野での最新の進歩の1つです。 LlamaExtractを使用すると、従来のETLツールとは異なり、ユーザーは一般的な言語でスキーマを構築し、PDF、HTMLファイル、およびテキストベースのドキュメントからデータを抽出できます。

LlamaExtractは、ユーザーが必要とする構造を指定するユーザー向けのスキーマによる抽出 を提供します。そのlow-codeインターフェースとシームレスな統合 はさまざまなソースと連携し、技術的および非技術的ユーザーの両方に役立ちます。

以下は、いくつかの行のコードで非構造化のPDFファイルから情報を抽出する方法を素早く構成できる例です。

from llama_index.extract import LlamaExtract

# 抽出機の初期化
extractor = LlamaExtract()

# 抽出のためのスキーマを定義
schema = {
    "Invoice Number": "string",
    "Customer Name": "string",
    "Date": "date",
    "Total Amount": "float"
}

# ドキュメント（PDF、HTML、またはテキスト）の読み込み
document_path = "/data/invoice.pdf"
extracted_data = extractor.extract(document_path, schema)

# 抽出されたデータを表示
print(extracted_data)

LlamaExtractは、LLMを活用したETLがデータパイプラインの構築にどのように役立つかの例の1つに過ぎません。データ統合をより効率的かつスケーラブルにします。

結論

AIパワードのETL変換の台頭により、データエンジニアやアナリストの作業方法が変わるでしょう。 LLMが学習カーブを通過するにつれて、さらなる変化が見られるでしょう。

• 自動化は、データ処理ワークフローにおける人間の介入を減らす。
• 精度は、乱雑で非構造化なソースから構造化データを抽出する際の重要性。
• アクセシビリティは、非技術者でも自然言語でETL手順を作成できるようにする。

ETLとLLMの組み合わせは、データ処理において基本的な変化を示している。AI駆動のETLは、手動作業を減らし、適応性を向上させ、拡張性を高めることで、企業がより迅速で効率的なデータワークフローを開拓するのに役立っている。