使用大型语言模型的ETL：AI驱动的数据处理

提取、转换和加载（ETL）过程是现代数据管道的核心；它有助于迁移和处理大量数据，用于组织的分析、AI应用和BI（商业智能）。传统的ETL过去通常是基于明确规则的，需要大量手动配置来处理不同的数据格式。

然而，随着大型语言模型（LLMs）的最新趋势，我们开始看到转变性的基于AI驱动的ETL用于数据提取和集成。

ETL的演进：从基于规则到基于AI

多年来，企业使用ETL工具来处理结构化和半结构化数据。通常，它们遵循一定的规则和架构定义以丰富数据，但当数据格式不断变化时，这可能是一个限制。一些知名的传统ETL挑战：

• 手动架构定义。传统ETL中的预处理和架构定义需要时间，会减慢整体数据工作流程
• 复杂数据源。易于集成结构化数据库，但难以处理非结构化文档（PDF、电子邮件或日志）。
• 可扩展性限制。基于规则的ETL系统不容易适应不同类型的数据领域，最终需要大量定制。

这就是LLM驱动的ETL解决了这些限制并带来了环境智能、适应性和自动化的原因。

LLM如何改变ETL游戏

无模式提取

无模式或非结构化LLM能够动态提取非结构化来源的相关信息。AI模型可以理解上下文线索并在处理过程中提取结构化数据，而不是使用硬编码规则。

数据集成的自然语言查询

用户可以通过自然语言与LLM驱动的ETL工具进行交互，而不是编写复杂的SQL查询或数据转换脚本，从聚合数据中提取简单见解。LLM驱动的ETL工具使用自然语言，这使得数据提取和转换对非技术用户也更加可访问。

自适应数据转换

不同于传统的ETL流水线，您不必编写转换代码。LLM可以根据用户提示应用转换，这使得在不同来源之间清理和丰富数据变得更容易。

多模态支持

LLM不仅限于文本 — 它们还可以处理图像、表格、PDF文件，甚至是半结构化日志，这使得它成为复杂ETL用例的理想解决方案之一。

LlamaExtract：一个实际示例

由LlamaIndex引入，LlamaExtract是该领域最近的一个发展，因为它使用LLM(s)进行结构化数据提取。与传统的ETL工具不同，LlamaExtract允许用户在通用语言中构建模式，并通过几次点击从PDF、HTML文件和基于文本的文档中提取数据。

LlamaExtract为指定所需结构的用户提供基于模式的提取 。其低代码界面和无缝集成 适用于各种来源，并对技术和非技术用户都有用。

以下是一个示例，演示了如何快速配置LlamaExtract以从非结构化PDF文件中提取信息，只需几行代码。

from llama_index.extract import LlamaExtract

# 初始化提取器
extractor = LlamaExtract()

# 定义提取的模式
schema = {
    "Invoice Number": "string",
    "Customer Name": "string",
    "Date": "date",
    "Total Amount": "float"
}

# 加载文档（PDF、HTML或文本）
document_path = "/data/invoice.pdf"
extracted_data = extractor.extract(document_path, schema)

# 显示提取的数据
print(extracted_data)

LlamaExtract只是LLM驱动的ETL如何帮助构建数据流水线的一个例子，使数据集成更加高效和可扩展。

结论

AI驱动的ETL转换的出现将改变数据工程师和分析师的工作方式。随着LLM逐步学习，我们将看到更多：

• 自动化数据处理工作流程，减少人为干预。
• 从混乱、非结构化的来源中提取结构化数据的准确性。
• 可访问性使非技术用户能够用自然语言创建ETL程序。

ETL与LLM的结合表明了数据处理中的根本变革。AI驱动的ETL正在帮助公司通过降低手动工作量、提高适应性和增强可扩展性，实现更快、更智能、更有效的数据工作流程。