Navigare nel Futuro delle Query di Dati con LLMs

Nel mondo di oggi abbiamo due tipi principali di dati: strutturati e non strutturati. I Dati Strutturati sono organizzati e facili da cercare, come le informazioni in un foglio di calcolo o in un database. I Dati non strutturati, invece, non sono disposti in un modo predefinito. Questo include cose come testo, immagini, audio e video. Capire come lavorare con entrambi i tipi di dati è importante, soprattutto con l'aumento dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), che sono programmi informatici avanzati progettati per comprendere e generare testo simile a quello umano.

#La Crescita dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni

Recentemente c'è stata molta frenesia intorno ai modelli di linguaggio di grandi dimensioni. Sono stati pubblicati molti articoli di ricerca, post sui blog e articoli al riguardo. Questi modelli possono rispondere a domande, scrivere contenuti e comprendere varie forme di dati. Un esempio notevole è ChatGPT, che può rispondere a domande e persino svolgere alcuni compiti come problemi di matematica o programmazione. Questa capacità ha aperto nuovi modi di interagire con i dati.

#Come gli LLM Gestiscono Dati Diversi

I modelli di linguaggio di grandi dimensioni hanno il potenziale di lavorare sia con dati strutturati che non strutturati. Possono prendere input sotto forma di linguaggio naturale, che è come comunichiamo normalmente. Ad esempio, puoi fare una domanda su una tabella di dati e il modello può rispondere utilizzando quelle informazioni. Tuttavia, ci sono limiti a quanto dato può essere inserito in una volta, il che può rendere difficili le domande complesse.

#La Sfida dell'Organizzazione dei Dati

Mentre i dati non strutturati sono abbondanti e facili da creare, possono essere difficili da cercare in modo efficace. Spesso, le persone usano semplici ricerche per parole chiave per trovare informazioni, ma questo non dà sempre i risultati migliori. Al contrario, i dati strutturati sono ben organizzati, rendendo più facile recuperare informazioni specifiche rapidamente. Ad esempio, organizzare le foto per categorie come anno o evento può facilitare la loro ricerca.

Quando si tratta di query complesse, però, i dati strutturati hanno dei vantaggi. Ad esempio, fare domande dettagliate come “Quando sono andato l'ultima volta al bar vicino al ristorante italiano?” potrebbe richiedere un ragionamento che va oltre quello che i modelli attualmente fanno bene.

#La Natura dei Dati Aziendali

I dati aziendali sono altamente organizzati e di solito archiviati in un database. Questo tipo di dati non è tipicamente creato dagli utenti quotidiani. Invece, segue formati e schemi specifici, permettendo interrogazioni efficienti usando SQL (Structured Query Language). SQL è potente per query complesse, ma i database tradizionali faticano a gestire dati non strutturati.

Ad esempio, se vuoi chiedere delle cifre di vendita del Black Friday dell'anno scorso, il database dovrebbe interpretare cosa intendi per “numeri di vendita.” Questo può essere difficile perché diversi database potrebbero usare nomi diversi per gli stessi dati.

#Il Desiderio di Query in Linguaggio Naturale

Sia i dati strutturati che quelli non strutturati condividono un desiderio comune: poter essere interrogati in linguaggio naturale. Tuttavia, cercare di adattare tutti i dati non strutturati in un formato strutturato non è realistico. Pertanto, usare modelli come gli LLM può aiutare a interrogare entrambi i tipi di dati in modo efficace.

#Limitazioni dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni

Anche se i modelli di linguaggio di grandi dimensioni hanno una vasta conoscenza incorporata, non possono accedere a informazioni create dopo la loro ultima fase di addestramento. Ad esempio, se un modello è stato addestrato per l'ultima volta nel 2021, non sarebbe in grado di rispondere a domande su eventi che si sono verificati dopo quella data.

Per affrontare questo problema, sono emersi modelli potenziati dal recupero. Questi modelli tirano dentro dati esterni per aiutare a rispondere a domande, prima trovando informazioni rilevanti e poi usando il loro addestramento per generare una risposta. Tuttavia, affrontano ancora delle sfide, specialmente con query complesse che richiedono molto contesto.

#Una Via da Seguire Usando le Visioni

Un'idea promettente è usare "visioni" dei dati, che agiscono come tabelle semplificate che organizzano informazioni importanti da varie fonti. Usando le visioni, un modello può tradurre una domanda in linguaggio naturale in una query SQL, che può essere eseguita su questi set di dati organizzati. Questo metodo può aiutare a semplificare il processo.

Se una domanda non può essere risposta usando le visioni, il modello può tornare a metodi potenziati dal recupero. In alternativa, entrambi gli approcci possono lavorare insieme per fornire una risposta completa. Rimangono domande su quali visioni dovrebbero essere create e su come sceglierle in modo efficace in base alle potenziali query.

#Pianificazione Efficiente delle Query

Per gli esperti di database, capire come rispondere alle query in modo efficiente è fondamentale. Questo implica capire quali risorse usare per diversi tipi di domande. Il sistema può combinare visioni con modelli di linguaggio potenziati dal recupero per creare un approccio completo.

Tuttavia, gli LLM possono essere lenti e richiedere una notevole potenza di calcolo, il che può comportare costi. Questo solleva domande su come utilizzare al meglio questi strumenti, considerando i loro punti di forza e debolezza.

#Comprendere la Provenienza

La provenienza si riferisce a sapere da dove proviene l'informazione nei risultati della tua query. Quando si usano le visioni, spesso è possibile derivare facilmente la provenienza. Tuttavia, le query SQL generate dagli LLM possono essere complesse, rendendo più difficile identificare la fonte di alcuni dati. Semplificare queste query in parti più piccole potrebbe aiutare a identificare la provenienza.

#L'Importanza del Prompting

Come vengono poste le domande, o "prompting", influenza le risposte date dagli LLM. A volte, riformulare una domanda può portare a risposte molto diverse. Quindi, trovare il modo più efficace di fare domande è noto come ingegneria dei prompt.

Concentrarsi su informazioni chiave escludendo dettagli non necessari può anche migliorare la qualità delle risposte. Ad esempio, ridurre le descrizioni testuali per includere solo informazioni preziose può portare a risultati più accurati.

#Conclusione: Il Futuro delle Query

Il campo dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni sta evolvendo rapidamente e c'è ancora molto da imparare. Mentre i ricercatori cercano modi migliori per utilizzare gli LLM insieme ai database tradizionali, la prospettiva di rispondere a query che spaziano tra dati strutturati e non strutturati sta diventando più reale.

Con continui progressi, possiamo aspettarci di vedere innovazioni che migliorano il nostro modo di interagire e recuperare dati. La combinazione di diversi metodi di query è un'area entusiasmante che potrebbe trasformare il nostro accesso e comprensione delle informazioni.