使用大型語言模型進行ETL：AI驅動的數據處理

提取、轉換和加載（ETL）過程是現代數據流程的核心；它有助於遷移和處理大量數據以供組織進行分析、人工智能應用和商業智能（BI）使用。傳統的ETL過去通常是基於明確規則的，這需要大量手動配置來處理不同的數據格式。

然而，隨著最近大型語言模型（LLMs）的趨勢，我們開始看到轉變性的基於人工智能的ETL用於數據提取和集成。

ETL的演進：從基於規則到基於人工智能

多年來，企業使用ETL工具來處理結構化和半結構化數據。通常，它們遵循特定的規則和模式定義以豐富數據，當數據格式不斷變化時，這可能會成為一個限制。一些著名的傳統ETL挑戰：

• 手動模式定義。傳統ETL中的預處理和模式定義需要時間，會拖慢整體數據工作流程
• 復雜的數據源。易於集成結構化數據庫，但對於非結構化文檔（PDF、郵件或日誌）較難處理。
• 可擴展性限制。基於規則的ETL系統不容易適應不同類型的數據領域，最終需要大量定製。

這就是為什麼 LLM 驅動的 ETL 能夠解決這些限制並帶來情境智能、適應性和自動化。

LLM 如何改變 ETL 遊戲

無架構提取

無架構或非結構化的 LLM 能夠動態從非結構化來源中提取相關信息。AI 模型不使用硬編碼規則，而是理解情境提示並在處理過程中提取結構化數據。

自然語言查詢進行數據集成

用戶可以通過自然語言與 LLM 驅動的 ETL 工具進行互動，而不是編寫復雜的 SQL 查詢或數據轉換腳本來從匯總數據中獲得簡單的洞察。由於LLM 驅動的 ETL 工具使用自然語言，這使得數據提取和轉換對非技術用戶也更加可接近。

自適應數據轉換

與傳統的 ETL 流水線不同，您不必實際編寫轉換。LLM 可以根據用戶提示應用轉換，這使得在不同來源之間清理和豐富數據變得更加容易。

多模式支持

LLM 不僅僅限於文本 — 它還可以處理圖像、表格、PDF 和甚至半結構化日誌，這使其成為複雜 ETL 使用案例的理想解決方案之一。

LlamaExtract：實際例子

由LlamaIndex介紹，LlamaExtract是這個領域最近的發展之一，因為它使用LLM(s)來進行結構化數據提取。與傳統的ETL工具不同，LlamaExtract讓用戶可以在通用語言中構建架構，並通過幾個點擊從PDF、HTML文件和基於文本的文檔中提取數據。

LlamaExtract為指定所需結構的用戶提供了基於架構引導的提取 。其low-code界面和無縫集成 與各種來源協作，適用於技術和非技術用戶。

以下是一個示例，展示了如何快速配置LlamaExtract來從非結構化PDF文件中提取信息，只需幾行代碼。

from llama_index.extract import LlamaExtract

# 初始化提取器
extractor = LlamaExtract()

# 定義提取的架構
schema = {
    "Invoice Number": "string",
    "Customer Name": "string",
    "Date": "date",
    "Total Amount": "float"
}

# 載入文檔（PDF、HTML或文本）
document_path = "/data/invoice.pdf"
extracted_data = extractor.extract(document_path, schema)

# 顯示提取的數據
print(extracted_data)

LlamaExtract只是LLM驅動的ETL如何幫助構建數據管道的一個例子，使數據集成更有效率和可擴展。

結論

AI驅動的ETL轉換的出現將改變數據工程師和分析師的工作方式。隨著LLMs不斷學習，我們將看到更多：

• 自動化數據處理工作流程，減少人為干預。
• 從混亂、非結構化來源中提取結構化數據的準確性。
• 可訪問性允許非技術人員用自然語言創建ETL程序。

ETL與LLM(s)的結合表明了數據處理中的基本變化。 AI驅動的ETL正在幫助公司通過降低手動工作、改善適應性和增強可擴展性，實現更快速、更智能、更有效的數據工作流程。