Wykorzystanie Sztucznej Inteligencji do Analizy Danych w Sposób Efektywny i Ekonomiczny
W dzisiejszych czasach Sztuczna Inteligencja oparta na modelach językowych (LLM) odgrywa kluczową rolę w automatyzacji zadań związanych z generowaniem tekstu oraz przetwarzaniem języka naturalnego. Jednak pomimo swojej zaawansowanej struktury, modele te nie są najlepiej dostosowane do analizy biznesowej i przetwarzania dużych zbiorów danych. Wykorzystanie ich w tym celu może być nie tylko mało efektywne, ale również kosztowne. Na szczęście istnieją sposoby na zoptymalizowanie procesu i zaoszczędzenie zasobów, które pozwalają maksymalnie wykorzystać potencjał modeli bez niepotrzebnego marnowania drogich tokenów.
Ograniczenia modelu LLM w analizie danych
Modele LLM, takie jak OpenAI GPT czy Google Gemini, doskonale radzą sobie z analizą tekstowych treści, jednak okazują się niewłaściwym narzędziem do obsługi dużych zestawów danych liczb. Istnieje przekonanie, że skoro model potrafi interpretować zapytania językowe i generować odpowiedzi, powinien równie skutecznie przetwarzać dane liczbowe. Nic bardziej mylnego.
Załóżmy, że mamy plik CSV zawierający 20 kolumn i pięć milionów rekordów, obejmujących transakcje klientów oraz ich dane. Naturalne wydaje się nasuwające się pytanie: „Co zakupił konkretny klient w danym dniu?” lub „Jaka była suma transakcji w danym miesiącu?”. Próba wysłania całych danych do modelu LLM celem analizy nie tylko okaże się kosztowna, ale również mało efektywna. Modele te nie zostały stworzone do obsługi masowej ilości danych liczbowych i mogą generować błędne wyniki, a samo przetwarzanie może pochłaniać miliony tokenów, co wiąże się z dużymi opłatami.
Jak działa system tokenów i dlaczego jest to istotne?
Każda interakcja z modelem LLM bazuje na tzw. kontekście — czyli łącznej liczbie tokenów użytych zarówno w pytaniu, jak i odpowiedzi. Tokeny to podstawowe jednostki, na które model dzieli wprowadzany tekst — najczęściej oznaczają one części wyrazów, znaki interpunkcyjne oraz symbole.
Przykładowo, model GPT-4-turbo obsługuje okno kontekstowe wynoszące 128 000 tokenów, co odpowiada mniej więcej 96 000 słowom. Choć w zwykłych scenariuszach, takich jak czat czy analiza krótkich tekstów, jest to wystarczające, sytuacja zmienia się, gdy chcemy przetworzyć olbrzymie ilości konkretnej, liczbowej informacji. Próba przesłania do modelu całej bazy danych szybko przekroczy dozwolony limit, prowadząc do błędów lub naliczenia dodatkowych kosztów związanych z rozszerzeniem liczby tokenów.
Dodatkowym zagrożeniem jest bezpieczeństwo danych. Przekazywanie modelowi pełnego zbioru informacji biznesowych oznacza wysyłanie danych na serwery zewnętrznego dostawcy, co może być ryzykowne z punktu widzenia polityki prywatności i ochrony informacji.
Alternatywne podejście – automatyczne generowanie zapytań
Zamiast bezpośredniego przesyłania wszystkich danych do modelu, zdecydowanie bardziej efektywnym sposobem jest wykorzystanie AI do generowania zapytań lub kodu niezbędnego do przeprowadzenia obliczeń.
Zamiast oczekiwać bezpośredniej odpowiedzi na postawione pytanie, użytkownik może przesłać do modelu schemat bazy danych, kilka przykładowych wierszy (oczywiście zanonimizowanych) oraz prośbę o wygenerowanie właściwego kodu SQL lub skryptu w Pythonie do wykonania analizy.
Przykładowe zapytanie może wyglądać następująco:
{
'role': 'user',
'content': '''
Oto schemat mojej bazy danych:
ID_klienta, Zakup, Data, Cena, Ilość
Napisz mi kod SQL lub skrypt w Pythonie do obliczenia wartości wszystkich transakcji dla danego klienta w określonym przedziale czasowym.
'''
}
Wygenerowany kod może być następnie wykonany na lokalnym serwerze, co pozwala na:
– Eliminację problemu z limitem tokenów,
– Zachowanie pełnej kontroli nad danymi i ich prywatnością,
– Ominięcie wysokich kosztów związanych z przesyłaniem ogromnych plików do modelu LLM.
Wykorzystanie Hugging Face do pracy z LLM
Jednym z rozwiązań wspomagających efektywne korzystanie z AI jest Hugging Face – platforma umożliwiająca używanie zaawansowanych modeli językowych i udostępniająca gotowe narzędzia do ich wdrażania. Biblioteka Transformers API pozwala na integrację modeli NLP, natomiast Gradio umożliwia tworzenie prostych interfejsów do wizualizacji wyników.
Dzięki odpowiedniemu podejściu można zintegrować modele językowe z własną bazą danych, a następnie dostarczyć użytkownikom proste narzędzie do generowania zapytań, które można będzie wykonać na miejscu, bez potrzeby przesyłania szczegółowych danych na zewnętrzne serwery.
Wniosek
Nie każde zadanie wymaga użycia potężnych modeli językowych w ich pełnej skali. W przypadku analizy biznesowej czy obliczeń na dużych zbiorach danych lepiej skupić się na podejściu hybrydowym – wykorzystać AI do automatycznego generowania zapytań, a same operacje przeprowadzać na lokalnych systemach. Nie tylko znacząco obniży to koszty, ale pozwoli także na ochronę poufnych danych firmowych oraz optymalizację całego procesu analizy.
