Die Zukunft der Datenabfrage mit LLMs erkunden

In der heutigen Welt gibt's zwei Hauptarten von Daten: strukturierte und unstrukturierte. Strukturierte Daten sind organisiert und leicht zu durchsuchen, wie Infos in einem Spreadsheet oder einer Datenbank. Unstrukturierte Daten hingegen sind nicht in einer vordefinierten Art angeordnet. Dazu gehören Sachen wie Text, Bilder, Audio und Videos. Zu wissen, wie man mit beiden Arten von Daten umgeht, ist wichtig, besonders mit dem Aufstieg von grossen Sprachmodellen (LLMs), die fortgeschrittene Computerprogramme sind, die darauf ausgelegt sind, menschenähnlichen Text zu verstehen und zu generieren.

#Das Wachstum grosser Sprachmodelle

In letzter Zeit gibt's mega viel Aufregung um Grosse Sprachmodelle. Es wurden viele Forschungsarbeiten, Blogbeiträge und Artikel darüber veröffentlicht. Diese Modelle können auf Fragen antworten, Inhalte schreiben und verschiedene Datenformen verstehen. Ein bekanntes Beispiel ist ChatGPT, das Fragen beantworten und sogar Aufgaben wie Matheprobleme oder Programmierung erledigen kann. Diese Fähigkeit hat neue Wege eröffnet, mit Daten zu interagieren.

#Wie LLMs mit verschiedenen Daten umgehen

Grosse Sprachmodelle haben das Potenzial, sowohl mit strukturierten als auch unstrukturierten Daten zu arbeiten. Sie können Eingaben in Form von natürlicher Sprache annehmen, was die Art ist, wie Menschen normalerweise kommunizieren. Zum Beispiel kannst du eine Frage zu einer Datentabelle stellen, und das Modell kann mit diesen Informationen antworten. Allerdings gibt's Grenzen, wie viele Daten auf einmal eingegeben werden können, was komplexe Fragen herausfordernd macht.

#Die Herausforderung der Datenorganisation

Obwohl unstrukturierte Daten reichlich und einfach zu erstellen sind, kann es schwierig sein, sie effektiv zu durchsuchen. Oft nutzen Leute einfache Schlüsselwortsuchen, um Informationen zu finden, aber das bringt nicht immer die besten Ergebnisse. Im Gegensatz dazu sind strukturierte Daten gut organisiert, was es einfacher macht, spezifische Infos schnell zu finden. Zum Beispiel macht es das Ordnen von Fotos nach Kategorien wie Jahr oder Event einfacher, sie zu finden.

Bei komplexen Anfragen hat strukturierte Daten jedoch ihre Vorteile. Zum Beispiel könnte die Frage „Wann war ich zuletzt im Café neben dem italienischen Restaurant?“ ein Nachdenken erfordern, das über das hinausgeht, was Modelle derzeit gut können.

#Die Natur von Unternehmensdaten

Unternehmensdaten sind hochorganisiert und werden normalerweise in einer Datenbank gespeichert. Diese Art von Daten wird typischerweise nicht von normalen Nutzern erstellt. Stattdessen folgen sie spezifischen Formaten und Schemata, die effizientes Abfragen mit SQL (Structured Query Language) ermöglichen. SQL ist mächtig für komplexe Abfragen, aber traditionelle Datenbanken haben Probleme mit unstrukturierten Daten.

Wenn du zum Beispiel nach Verkaufszahlen vom Black Friday letzten Jahres fragen möchtest, müsste die Datenbank interpretieren, was du mit „Verkaufszahlen“ meinst. Das kann knifflig sein, weil unterschiedliche Datenbanken unterschiedliche Namen für die gleichen Daten verwenden könnten.

#Der Wunsch nach Abfragen in natürlicher Sprache

Sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten haben einen gemeinsamen Wunsch: in natürlicher Sprache abgefragt werden zu können. Allerdings ist es nicht realistisch, alle unstrukturierten Daten in ein strukturiertes Format zu pressen. Daher können Modelle wie LLMs helfen, beide Datenarten effektiv abzufragen.

#Einschränkungen grosser Sprachmodelle

Auch wenn grosse Sprachmodelle viel Wissen in sich haben, können sie keine Informationen abrufen, die nach ihrem letzten Training entstanden sind. Wenn ein Modell zum Beispiel zuletzt 2021 trainiert wurde, kann es keine Fragen zu Ereignissen nach diesem Datum beantworten.

Um dieses Problem zu beheben, sind retrieval-erweiterte Modelle entstanden. Diese Modelle ziehen externe Daten heran, um Fragen zu beantworten, indem sie zuerst relevante Informationen finden und dann ihr Training nutzen, um eine Antwort zu generieren. Dennoch stehen sie vor Herausforderungen, besonders bei komplexen Anfragen, die viel Kontext erfordern.

#Ein Weg nach vorne durch Views

Eine vielversprechende Idee ist die Nutzung von "Views" von Daten, die wie vereinfachte Tabellen funktionieren, die wichtige Informationen aus verschiedenen Quellen organisieren. Indem man Views verwendet, kann ein Modell eine Frage in natürlicher Sprache in eine SQL-Abfrage umwandeln, die über diese organisierten Datensätze ausgeführt werden kann. Diese Methode kann den Prozess vereinfachen.

Wenn eine Frage nicht mit Views beantwortet werden kann, kann das Modell auf retrieval-erweiterte Methoden zurückgreifen. Alternativ können beide Ansätze zusammenarbeiten, um eine umfassende Antwort zu liefern. Fragen bleiben offen, welche Views erstellt werden sollten und wie man sie effektiv basierend auf potenziellen Abfragen auswählt.

#Effiziente Abfragplanung

Für Datenbankexperten ist es entscheidend, zu verstehen, wie man Abfragen effizient beantwortet. Das beinhaltet herauszufinden, welche Ressourcen für verschiedene Fragetypen verwendet werden sollen. Das System kann Views mit retrieval-erweiterten Sprachmodellen kombinieren, um einen gut ausgewogenen Ansatz zu schaffen.

Allerdings können LLMs langsam sein und erfordern erhebliche Rechenleistung, was Kosten verursachen kann. Das wirft Fragen darüber auf, wie man diese Tools am besten nutzt, unter Berücksichtigung ihrer Stärken und Schwächen.

#Die Bedeutung von Provenienz

Provenienz bedeutet, zu wissen, woher die Informationen in deinen Abfrageergebnissen stammen. Wenn man Views verwendet, kann man oft leicht die Provenienz ableiten. Allerdings können generierte SQL-Abfragen von LLMs komplex sein, was die Identifizierung der Quelle bestimmter Daten erschwert. Das Vereinfachen dieser Abfragen in kleinere Teile könnte helfen, die Provenienz zu identifizieren.

#Die Wichtigkeit von Prompting

Wie Fragen gestellt werden, oder „Prompting“, beeinflusst die Antworten, die von LLMs gegeben werden. Manchmal kann das Umformulieren einer Frage zu ganz anderen Antworten führen. Daher wird der effektivste Weg, Fragen zu stellen, als Prompt Engineering bezeichnet.

Sich auf wichtige Informationen zu konzentrieren, während man unnötige Details ausschliesst, kann die Antwortqualität ebenfalls verbessern. Zum Beispiel kann das Reduzieren von Textbeschreibungen auf nur wertvolle Informationen zu genaueren Ergebnissen führen.

#Fazit: Die Zukunft des Abfragens

Der Bereich der grossen Sprachmodelle entwickelt sich rasant weiter, und es gibt noch viel zu lernen. Während Forscher nach besseren Wegen suchen, LLMs neben traditionellen Datenbanken zu nutzen, wird die Aussicht, Abfragen zu beantworten, die sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten umfassen, realer.

Mit weiteren Fortschritten können wir Innovationen erwarten, die verbessern, wie wir mit Daten interagieren und sie abrufen. Die Kombination verschiedener Abfragemethoden ist ein spannendes Gebiet, das die Art und Weise, wie wir auf Informationen zugreifen und sie verstehen, transformieren könnte.