ETL с большими языковыми моделями: обработка данных с помощью искусственного интеллекта

Процесс извлечения, трансформации и загрузки данных (ETL) стоит в центре современных конвейеров данных; он помогает мигрировать и обрабатывать большие объемы данных для аналитики, приложений ИИ и BI (бизнес-аналитики) для организаций. Традиционный ETL ранее был явно основан на правилах, что требовало множества ручных настроек для обработки различных форматов данных.

Однако с недавними тенденциями в области крупных языковых моделей (LLM) мы начинаем наблюдать рассвет трансформационного ETL на основе ИИ для извлечения и интеграции данных.

Эволюция ETL: от основанного на правилах к основанному на ИИ

На протяжении многих лет компании использовали инструменты ETL для обработки структурированных и полуструктурированных данных. Обычно они следуют определенным правилам и схемам, чтобы обогатить данные, что может быть ограничением, когда форматы данных постоянно меняются. Некоторые известные традиционные проблемы ETL:

• Ручное определение схемы. Предварительная обработка и определение схемы в традиционном ETL занимает время и замедляет общие рабочие процессы данных
• Сложные источники данных. Легче интегрировать структурированные базы данных, но трудно работать с неструктурированными документами (PDF-файлы, электронные письма или журналы).
• Ограничения масштабируемости. Системы ETL на основе правил не легко адаптируются к различным типам доменов и источников данных, и в конечном итоге требуют много настройки.

Вот почему решения по ETL, основанные на LLM, устраняют эти ограничения и приносят контекстуальный интеллект, адаптивность и автоматизацию.

Как LLM меняют игру ETL

Извлечение без схемы

Извлечение без схемы или неструктурированные LLM могут динамически извлекать актуальную информацию из неструктурированных источников. Вместо жестко закодированных правил модели искусственного интеллекта понимают контекстные подсказки и извлекают структурированные данные в процессе обработки.

Естественноязычные запросы для интеграции данных

Пользователи могут взаимодействовать с инструментами ETL на основе LLM через естественный язык, вместо написания сложных запросов SQL или скриптов трансформации данных для получения простых идей из агрегированных данных. Поскольку инструменты ETL на основе LLM используют естественный язык, это делает извлечение и трансформацию данных более доступными даже для неспециалистов.

Адаптивное преобразование данных

В отличие от традиционных конвейеров ETL, вам не нужно фактически кодировать преобразования. LLM могут применять преобразования на основе запросов пользователя, что облегчает очистку и обогащение данных в различных источниках.

Поддержка многорежимных данных

LLM не ограничиваются только текстом — они также могут обрабатывать изображения, таблицы, PDF и даже полуструктурированные журналы, что делает их одним из идеальных решений для сложных случаев использования ETL.

LlamaExtract: Практический пример

Представленный LlamaIndex, LlamaExtract является одним из самых последних разработок в этой области, поскольку он использует LLM(ы) для извлечения структурированных данных. LlamaExtract позволяет пользователям создавать схему на общем языке и извлекать данные из PDF-файлов, HTML-файлов и текстовых документов всего в несколько кликов, в отличие от обычных инструментов ETL.

LlamaExtract предоставляет извлечение по схеме для пользователей, которые указывают необходимую структуру. Его низкоуровневый интерфейс и безшовная интеграция работают с различными источниками и полезны как для технических, так и для непрофессиональных пользователей.

Вот пример, демонстрирующий, как можно быстро настроить LlamaExtract для извлечения информации из неструктурированного PDF-файла всего за несколько строк кода.

from llama_index.extract import LlamaExtract

# Инициализировать извлекатель
extractor = LlamaExtract()

# Определить схему для извлечения
schema = {
    "Invoice Number": "string",
    "Customer Name": "string",
    "Date": "date",
    "Total Amount": "float"
}

# Загрузить документы (PDF, HTML или текст)
document_path = "/data/invoice.pdf"
extracted_data = extractor.extract(document_path, schema)

# Показать извлеченные данные
print(extracted_data)

LlamaExtract – лишь один из примеров того, как ETL, основанный на LLM, может помочь создать конвейеры данных, делая интеграцию данных более эффективной и масштабируемой.

Заключение

Появление преобразования ETL, основанного на искусственном интеллекте, изменит способ работы инженеров данных и аналитиков. По мере того как LLM проходят через свои кривые обучения, мы увидим еще больше:

• Автоматизация в рабочих процессах обработки данных, сокращение человеческого вмешательства.
• Точность извлечения структурированных данных из неряшливых, неструктурированных источников.
• Доступность позволяет непрограммистам создавать процедуры ETL на естественном языке.

Это сочетание ETL с LLM указывает на фундаментальное изменение в обработке данных. AI-управляемая ETL помогает компаниям разблокировать более быстрые, умные, эффективные рабочие процессы с данными, снижая ручные усилия, улучшая адаптивность и увеличивая масштабируемость.