Grandes Modelos de Linguagem Facilitam a Engenharia de Dados

Grandes modelos de linguagem (LLMs) estão transformando a engenharia de dados de maneiras inimagináveis há poucos anos. Desde tarefas simples nos estágios iniciais dos projetos até a criação de estruturas mais eficientes para equipes inteiras, os LLMs oferecem soluções que aceleram processos e aumentam a precisão. Este artigo explora como LLMs estão sendo utilizados em várias etapas do processamento e enriquecimento de dados, destacando suas aplicações, benefícios e limitações.

A Revolução dos LLMs na Engenharia de Dados

Grandes modelos de linguagem facilitam a engenharia de dados, desde as tarefas simples dos estágios iniciais dos projetos de dados até a criação de melhores estruturas para equipes de dados inteiras. Trabalhando com centenas de empresas orientadas por dados no mundo todo, estou animado para testemunhar a rapidez e a criatividade com que as empresas implementaram LLMs em seus fluxos de trabalho.

Vamos discutir alguns exemplos comuns de uso de LLMs para processamento e enriquecimento de dados para desmistificar o uso de LLMs e destacar métodos relativamente simples, mas que economizam muito tempo para empresas orientadas por dados.

Principais Limitações dos LLMs para Enriquecimento de Dados

Os LLMs são ferramentas poderosas, mas possuem algumas limitações que precisam ser consideradas:

1. A extensão do contexto: Os modelos têm uma capacidade limitada para manter o contexto de informações longas, o que pode afetar a precisão das respostas em projetos complexos.
2. O tamanho da sua entrada: A quantidade de dados que um LLM pode processar de uma vez é limitada, influenciando a sua eficácia em grandes conjuntos de dados.
3. Os recursos que você tem: LLMs requerem recursos computacionais significativos, o que pode ser um obstáculo para empresas menores ou com orçamentos limitados.

LLMs Aceleram o Processo de Engenharia

A tecnologia LLM causou um grande impacto na engenharia de dados. Como a engenharia de dados compreende uma variedade de ações que você pode tomar com dados, há diferentes níveis de uso de LLMs para isso.

Pesquisa e Soluções de Engenharia

Um dos aspectos mais fundamentais do trabalho é a pesquisa. A implementação de novas soluções de engenharia de dados geralmente exige a leitura de vários artigos e casos de uso documentados. Agora, você pode pedir a um LLM para sugerir uma solução para seu problema, e ele oferecerá diferentes arquiteturas que você pode tentar. Então, você pode solicitar ajuda para implementar a que você gosta com instruções passo a passo. Isso permite que você chegue à engenharia real mais rápido.

LLMs Podem Organizar Dados Não Estruturados

Processamento de Dados

A engenharia de dados frequentemente envolve grandes quantidades de dados não estruturados, que precisam ser arrumados e armazenados corretamente para estarem prontos para consulta. LLMs podem ajudar você com isso. Por exemplo, analisar nomes de produtos e preços de documentos HTML extraídos de sites de e-commerce requer um analisador personalizado, cuja base agora pode ser escrita por um LLM.

Além disso, alguns casos de uso menos complexos permitem que informações sejam extraídas de dados não estruturados sem análise sintática. O GPT Researcher, por exemplo, é uma ferramenta projetada para pesquisa online que pode extrair informações específicas de sites online sob demanda. Claro, o escopo do seu projeto pode limitar o uso de tais ferramentas. Ainda assim, a assistência que a tecnologia baseada em LLM pode fornecer para projetos de menor escala é inegavelmente valiosa.

Basicamente, os LLMs se tornaram úteis em diferentes partes do pipeline de engenharia de dados. Os resultados que eles fornecem nem sempre são 100% precisos, mas eles ainda estão transformando a maneira e a velocidade com que podemos fazer as coisas ao trabalhar com dados.

LLMs Simplificam o Enriquecimento de Dados B2B

Limpeza e Enriquecimento de Dados

LLMs também são excelentes ferramentas para limpeza e enriquecimento de dados. Vamos pegar endereços não estruturados ou dados de localização estáticos como exemplo. Suponha que você tenha um conjunto de dados de 1.000 perfis de empresas contendo dados com campos de entrada de usuário livres. Um deles é “localização”. Algumas empresas podem ter inserido um estado (por exemplo, Texas) como seu endereço, enquanto outras usaram uma cidade (por exemplo, Dallas). Esses dados devem ser estruturados para análise.

Você pode carregar o conjunto de dados para o LLM e formular um prompt para unificar esses dados. Por exemplo: “Encontre valores de ‘localização’ com nomes de cidades e altere-os para o nome do estado onde a cidade está localizada.”

Categorização de Empresas

Obter informações precisas sobre em que as empresas se especializam pode ser complicado, porque a maioria das descrições públicas de empresas são destinadas a esforços de marketing, com chavões como “impulsionar a inovação” ou “transformar o campo de x”. Mas você precisa saber exatamente em que elas se especializam — especialmente no setor B2B.

Um LLM pode processar descrições de empresas e rotulá-las com base em critérios específicos ou extrair e resumir fatos relevantes. Vamos dar uma olhada na automatização de uma categorização com a ajuda de um LLM. Você tem o mesmo conjunto de dados de 1.000 perfis de empresas e uma lista de clientes em potencial. Digamos que você esteja construindo uma ferramenta para empresas que usam ou provavelmente usarão IA. Você gostaria de abordar empresas que se encaixem no seu perfil de cliente ideal com seus serviços.

As descrições das empresas são extraídas de listagens de empresas em redes sociais disponíveis publicamente, o que significa que você está trabalhando com descrições geradas por empresas. Você pode instruir um LLM para analisar quais empresas usam IA e apresentar os resultados em uma tabela, infográfico ou resumo textual.

LLMs Podem Recuperar Dados Ocultos

Normalmente, a opção mais confiável para enriquecimento de dados é usar um LLM ajustado para suas necessidades específicas, especialmente se você estiver trabalhando com big data. Esta é uma opção cara que não é facilmente acessível para empresas com recursos restritos. Eu o encorajaria, no entanto, a tentar pelo menos realizar testes com soluções LLM facilmente acessíveis.

Ao falar sobre o uso de LLMs para enriquecimento de dados, o principal benefício é extrair informações de dados de uma forma que normalmente requer um intelecto humano ou semelhante ao humano. Tais tarefas exigem compreensão do contexto e a capacidade de tirar conclusões.

Alguns podem dizer que extrair informações como “teste gratuito” dos dados de origem não é enriquecimento, mas, na minha experiência, é uma tarefa de nível mais alto do que limpar dados ou simplesmente encontrar uma palavra-chave. Os LLMs entendem o contexto na medida em que extraem informações dos dados sem usar a frase exata mencionada na fonte. Isso resulta em dados preciosos e difíceis de obter.

Limitações do Uso de LLMs para Enriquecimento

Quando seu negócio precisa crescer, os LLMs podem se tornar caros. Mas você sempre pode usar opções de código aberto. Elas não são tão boas quanto a opção paga, mas ainda abrem muitas oportunidades de transformação para os negócios.

Muitas opções de código aberto são limitadas pelo tamanho do contexto que o LLM pode entender, no entanto. A janela de contexto determina o escopo do contexto que um modelo de linguagem pode compreender ao preparar respostas rápidas. Para colocar isso em perspectiva, o escopo do contexto para casos de uso complexos pode ser um livro inteiro. Quanto maior a janela de contexto necessária, mais avançado o modelo necessário. E modelos maiores consomem mais recursos. Por exemplo, analisar dados como descrições longas de produtos ou cargos significa uma entrada mais extensa e provavelmente exigirá modelos maiores.

Você sempre pode reduzir sua contribuição, mas na maioria dos casos, quanto menos informações você fornecer ao LLM, piores serão os resultados. É um círculo desafiador de quebrar, mas soluções como Gemini 1.5 do Google já mostram que LLMs não precisam ser limitados por contexto. Gemini 1.5 pode processar 1 milhão de tokens, o que equivale a 700.000 palavras de contexto de uma só vez.

O Futuro dos LLMs

É difícil dizer como será o futuro dos LLMs e da tecnologia de IA. Ainda assim, um dos pontos positivos que já notei é que os humanos provavelmente serão capazes de focar na visão, permitindo que a inteligência artificial ajude a encontrar uma solução para materializá-la — uma extensão em vez de uma substituição da expertise.

Eu esperaria mais foco em ferramentas práticas para desenvolvedores, como assistentes de programação e soluções baseadas em componentes, que se interconectarão. As empresas provavelmente continuarão usando LLMs para economizar recursos ou criar novas ideias de negócios para ajudar outras empresas ou indivíduos a economizar os seus.

FAQs

1. Como os LLMs aceleram a engenharia de dados?

Os LLMs aceleram a engenharia de dados ao automatizar tarefas repetitivas e complexas, como análise de dados, pesquisa e implementação de soluções. Eles permitem que os engenheiros se concentrem em tarefas mais criativas e estratégicas, aumentando a eficiência geral do processo.

2. Quais são as limitações dos LLMs no contexto da engenharia de dados?

As principais limitações incluem a extensão do contexto que o modelo pode entender, o tamanho dos dados que podem ser processados de uma vez e os recursos computacionais necessários para operar LLMs eficazmente. Essas limita

ções podem afetar a precisão e a eficiência das soluções oferecidas pelos LLMs, especialmente em projetos de grande escala ou complexos.

3. Como os LLMs podem ajudar na organização de dados não estruturados?

LLMs podem processar e organizar grandes quantidades de dados não estruturados, como textos extraídos de documentos HTML, descrições de produtos ou dados de redes sociais. Eles conseguem identificar padrões, extrair informações relevantes e estruturar esses dados de forma que sejam mais facilmente consultáveis e utilizáveis.

4. De que forma os LLMs podem simplificar o enriquecimento de dados B2B?

LLMs são eficazes na limpeza e enriquecimento de dados ao unificar informações não estruturadas, como endereços e descrições de empresas, em formatos padronizados. Eles podem categorizar empresas com base em critérios específicos, identificar especializações e extrair informações valiosas de descrições de marketing, proporcionando uma visão mais clara e acionável para os negócios.

5. Quais são os benefícios e desafios do uso de LLMs de código aberto para enriquecimento de dados?

Os LLMs de código aberto oferecem uma alternativa econômica às soluções pagas, possibilitando a empresas menores ou com recursos limitados acessarem tecnologia avançada. No entanto, esses modelos frequentemente têm limitações no tamanho do contexto e na capacidade de processamento, o que pode exigir ajustes e compromissos em termos de precisão e eficiência.

Conclusão

Os grandes modelos de linguagem estão revolucionando a engenharia e o enriquecimento de dados, proporcionando soluções inovadoras que economizam tempo e recursos para empresas orientadas por dados. Apesar de suas limitações, como a extensão do contexto e os recursos computacionais necessários, os LLMs têm se mostrado ferramentas valiosas em diversas etapas do pipeline de dados. Eles não apenas aceleram o processo de engenharia, mas também ajudam a organizar dados não estruturados e a enriquecer dados B2B com precisão.

A capacidade dos LLMs de entender o contexto e extrair informações relevantes sem a necessidade de frases exatas demonstra sua eficácia em tarefas que normalmente requerem intelecto humano. No futuro, espera-se que essas tecnologias continuem a evoluir, tornando-se ainda mais integradas às ferramentas práticas para desenvolvedores e soluções empresariais. A inteligência artificial, como extensão da expertise humana, permitirá que os profissionais se concentrem na visão estratégica, enquanto os LLMs materializam soluções inovadoras e eficientes.

Por fim, as empresas que adotarem LLMs estarão na vanguarda da transformação digital, aproveitando o poder da IA para impulsionar a inovação e a eficiência em seus processos de dados. Independentemente do tamanho ou escopo do projeto, os LLMs oferecem uma oportunidade única de melhorar a precisão, a velocidade e a eficácia da engenharia de dados, posicionando as empresas para um futuro de sucesso orientado por dados.