Разблокировка Генеративного ИИ в аналитике данных
Разблокировка потенциала Генеративного ИИ в аналитике данных
Введение
Генеративный ИИ улучшает анализ данных, создавая новые данные и упрощая задачи, такие как кодирование и анализ. Большие языковые модели (LLM), такие как GPT-3.5 делают это возможным, понимая и создавая SQL, Python, текстовое краткое содержание и визуализации данных. Однако сохраняются ограничения, такие как обработка коротких контекстов и ошибки. Будущие улучшения нацелены на специализированные LLM, мультимодальные возможности и более удобные пользовательские интерфейсы для оптимизации рабочих процессов с данными. Инициативы, такие как TalktoData, стремятся сделать анализ данных доступнее через простые в использовании платформы Generative AI. Цель – упростить и расширить анализ данных для всех.
Цели обучения:
- Понимание роли генеративного ИИ в анализе данных.
- Изучение применения больших языковых моделей (LLM) в анализе данных.
- Выявление ограничений и решений в генеративном ИИ для анализа данных.
Определение генеративного ИИ: понимание его функции и важности
Генеративный ИИ – это подмножество искусственного интеллекта, которое превосходит генерацию контента, охватывая текст, изображения, аудио, видео и синтетические данные. В отличие от традиционных моделей искусственного интеллекта, которые классифицируют или предсказывают на основе заранее определенных параметров, генеративный ИИ генерирует контент. Он работает в области глубокого обучения, отличаясь своей способностью производить новые метки данных на основе предоставленного ввода.
Основное отличие заключается в его способности работать с неструктурированными данными, устраняя необходимость приводить данные к заранее определенным параметрам. Генеративный ИИ имеет огромный потенциал для понимания и делает выводы из предоставленных данных. Это дает революционный вклад в анализ данных.
- Побаловались своими угощениями? Пора провести фокусы в области Data Science
- Внедрение обнаружения мошеннических транзакций с использованием MLOPs
- Alluxio запускает оптимизированную для искусственного интеллекта платформу данных для ускорения конвейеров машинного обучения.
Применение генеративного ИИ в анализе данных
Генеративный ИИ, особенно через LLM, такие как GPT-4 или GPT-3.5, имеет многочисленные применения в анализе данных. Одно из наиболее значимых применений – его способность генерировать код для профессионалов в области данных. LLM, обученные на общедоступных фрагментах кода на SQL и Python, могут генерировать код, существенно помогая в задачах анализа данных.
Эти модели обладают способностью логического рассуждения, позволяя извлекать инсайты и создавать корреляции в данных. Кроме того, они могут суммировать тексты, создавать визуализации и даже изменять графики, улучшая аналитический процесс. Они выполняют не только традиционные задачи машинного обучения, такие как регрессия и классификация, но и способны анализировать наборы данных напрямую. Это делает анализ данных более интуитивным и эффективным.
Раскрытие возможностей LLM и их использование в реальном мире
Для использования LLM в анализе данных процесс включает использование различных библиотек, таких как GPT 3.5 от OpenAI, LLaMA Index и связанных фреймворков для выполнения анализа данных как для CSV-файлов, так и для SQL-баз данных.
Код:
#Импортировать OpenAI и ключ APIimport osimport openaifrom IPython.display import Markdown, displayos.environ["OPENAI_API_KEY"] = 'sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx'openai.api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"]#Импортировать Pandas и движок запросов Pandas из Llama-indeximport pandas as pdfrom llama_index.query_engine import PandasQueryEngine#Загрузить образец csv-файла (набор данных Титаник)df = pd.read_csv("titanic.csv")df.head(5)Вывод:
Основное значение состоит во встроенной способности LLM генерировать код на основе запросов на естественном языке. Тем самым пользователи могут легко получать информацию из своих данных. Например, загрузка CSV-файла в движок запросов Pandas позволяет пользователям задавать вопросы на обычном языке, например, “Сколько пассажиров выжило?”. LLM генерирует соответствующий код, предоставляя точные результаты.
Код:
response = pd_query_engine.query("Сколько всего пассажиров выжило?",)display(Markdown(f"<b>{response}</b>"))Вывод:
Код:
response = pd_query_engine.query("Какой средний, максимальный и минимальный возраст мужчин и женщин?",)display(Markdown(f"<b>{response}</b>"))Вывод:
Это бесшовное взаимодействие распространяется на SQL-базы данных, где LLM генерирует SQL-запросы на основе предоставленных метаданных, позволяя получать сложные запросы, такие как получение самых продаваемых альбомов из конкретных стран. Метаданные играют ключевую роль в эффективном использовании LLM для анализа данных. В SQL-базах данных метаданные предоставляют важную информацию о таблицах, первичных ключах, внешних ключах, именах столбцов и их типах данных. Эти метаданные служат руководством для LLM, позволяя им понять структуру базы данных и генерировать SQL-запросы на основе этих предопределенных параметров.
Код:
#Загрузка SQL-базы данныхfrom sqlalchemy import create_engine, MetaData, Table, Column, String, Integer, select, column# Пример базы данных# https://www.sqlitetutorial.net/sqlite-sample-database/engine = create_engine("sqlite:///Chinook.db")metadata_obj = MetaData()#Использование SQL-запросов из Llama-indexfrom llama_index import SQLDatabasesql_database = SQLDatabase(engine)#Создание SQL-запросовfrom llama_index.indices.struct_store import NLSQLTableQueryEnginequery_engine = NLSQLTableQueryEngine(sql_database=sql_database)query_str = ("Какие таблицы есть в базе данных?")response = query_engine.query(query_str)print(response)Вывод:
Код:
response = query_engine.query("Покажите мне первые 5 строк таблицы Album")print(response)Вывод:
Однако есть ограничения, такие как ограничения короткого контекста, возможные ошибки в генерации кода и вычислительная нагрузка. Необходимость в использовании продвинутых LLM, таких как GPT-4, для улучшения понимания контекста и точности генерации кода SQL-запросов очевидна. Кроме того, будущее заключается в создании этих ИИ-систем более пользовательских, интуитивных и способных обрабатывать различные рабочие процессы по анализу данных. Кроме того, они могут потенциально изменить способ взаимодействия бизнеса и пользователей с аналитическими инструментами в будущем.
Модели языковых моделей, особенно GPT-3.5, предлагают конкретные возможности с использованием генеративного ИИ в реальных приложениях. На практическом примере, используя блокнот Colab, ясно, как LLM можно использовать для анализа CSV-файлов и SQL-баз данных, упрощая процесс аналитики данных для обычных случаев использования.
Загрузив пример CSV-файла и общедоступную SQL-базу данных, эти LLM продемонстрировали свою способность генерировать ответы на вопросы о данных. Они проявили умение интерпретировать пользовательские запросы, понимать структуры таблиц и предоставлять точные ответы. Однако при использовании LLM становятся явными определенные ограничения и недостатки.
Преодоление ограничений и недостатков генеративного ИИ в анализе данных
LLM, несмотря на свои огромные возможности, имеют свои ограничения. Основные ограничения включают короткий контекст, высокую ошибочность, вычислительные накладные расходы и отсутствие интуитивного интерфейса для конечных пользователей. Предоставление большого объема данных может вызвать ошибки переполнения, а уровень ошибок, особенно в универсальных LLM, может достигать до 40%.
Кроме того, отсутствие интуитивного пользовательского интерфейса ограничивает широкое применение, особенно среди бизнес-пользователей, которые могут чувствовать себя не уверенно с API или интерфейсами кодирования. Для решения этих ограничений требуются инновационные решения и достижения.
Понимание ограничений и проблем при использовании генеративного искусственного интеллекта
Проблемы с генеративным искусственным интеллектом, в частности LLM, потребовали улучшенных моделей и методологий для преодоления существующих ограничений. Проблемы с коротким контекстом, более высоким уровнем ошибок, вычислительными накладными расходами и отсутствием интуитивных пользовательских интерфейсов требуют инновационных решений для оптимизации работы LLM в аналитике данных.
Будущие разработки и достижения в генеративном искусственном интеллекте для аналитики данных
Будущее генеративного искусственного интеллекта в аналитике данных обещает перспективные разработки. Улучшения в возможностях LLM, таких как GPT-4 и другие модели, направлены на преодоление текущих ограничений. Фокус на специализации LLM для SQL и интеграции мультимодельных возможностей для текстовых, голосовых и изображений позволит преобразить рабочие процессы аналитики данных.
Более того, введение пользовательских приложений, основанных на интерфейсе UI/UX, демократизирует использование генеративного искусственного интеллекта в аналитике данных, позволяя широкой аудитории использовать его мощь.
Решение текущих недостатков: обзор улучшенных подходов
Для преодоления ограничений генеративного искусственного интеллекта требуются инновационные подходы. В компании TalktoData мы работаем над решением, созданным для упрощения аналитики данных. Платформа предлагает интуитивный пользовательский интерфейс, разработанный специально для рабочих процессов аналитики данных, охватывая сложности работы с различными источниками данных, включая SQL-базы данных и разнообразные форматы файлов.
Существенной особенностью является создание отдельных экземпляров джупитер-песочницы для каждого запроса, что позволяет пользователям взаимодействовать с платформой, получать инсайты, создавать код и выполнять его в отдельной среде. Это устраняет сложности традиционного рабочего процесса аналитики данных, упрощает процесс и позволяет взаимодействовать без проблем.
Инновация рабочего процесса аналитики данных с помощью решения TalktoData
Решение TalktoData готово к революции способов выполнения задач аналитики данных. Совмещая мощь генеративного искусственного интеллекта с интуитивным и удобным интерфейсом, платформа стремится преодолеть проблемы сложной аналитики данных в интересах пользователей. Возможность упрощать взаимодействие, создавать код и выполнять аналитические процессы – это решение, направленное на поддержание профессионалов по обработке данных во всех отраслях.
Заключение
Генеративный искусственный интеллект, в частности LLM, как GPT-3.5, трансформирует аналитику данных. Они делают это не только созданием новых данных, но и автоматизацией сложных задач анализа. Несмотря на огромный потенциал преобразовать область, эти модели имеют значительные ограничения. Чтобы преодолеть их, требуются улучшенные модели и более удобные пользовательские интерфейсы.
Будущее генеративного искусственного интеллекта в аналитике данных заключается в совершенствовании моделей, таких как GPT-4, развитии мультимодальных возможностей и улучшении пользовательского опыта. Инициативы, вроде TalktoData, сигнализируют о переходе к более доступной аналитике данных для всех. Это подчеркивает стремление упростить и расширить анализ данных с учетом интересов пользователей. По мере развития технологий, эти задачи будут решены, что приведет к более полным, интуитивным и мощным применениям генеративного искусственного интеллекта в аналитике данных.
Главные выводы
- Генеративный искусственный интеллект отличается от традиционных моделей тем, что создает контент вместо предопределенных классификаций или прогнозов, что революционизирует аналитику данных.
- Модели, такие как GPT-3.5, отличаются отличным возможностями по созданию кода, анализу данных и созданию визуализаций, улучшая процессы анализа данных.
- Ограничения, такие как короткий контекст и сложности интерфейса, требуют лучших моделей, лучших пользовательских интерфейсов и мультимодальных возможностей в будущем.
Часто задаваемые вопросы
Об авторе
Vinod Varma – опытный профессионал в области данных с богатым опытом в науке о данных и аналитике. В качестве соучредителя Sager AI с февраля 2022 года, он сделал огромный вклад в формирование видения компании и ее развитие. Sager AI специализируется на пересечении Генеративного искусственного интеллекта и данных, предлагая инновационные решения, основанные на передовых технологиях. Большой опыт Винода включает работу Датасаентиста в HRS Group в Кёльне, Германия, где он внес свой вклад в стратегии, основанные на данных.
Страница DataHour: https://community.analyticsvidhya.com/c/datahour/unleashing-generative-ai-in-data-analytics
