Liberando la IA generativa en el análisis de datos

Introducción

La IA generativa mejora el análisis de datos al crear nuevos datos y simplificar tareas como la codificación y el análisis. Los modelos de lenguajes grandes (LLM), como GPT-3.5, lo permiten al comprender y generar SQL, Python, resúmenes de texto y visualizaciones a partir de datos. Sin embargo, persisten limitaciones, como el manejo de contextos breves y errores. Las mejoras futuras se dirigen a LLM especializados, capacidades multimodales y mejores interfaces de usuario para flujos de trabajo de datos optimizados. Iniciativas como TalktoData tienen como objetivo hacer que el análisis de datos sea más accesible a través de plataformas de IA generativa fáciles de usar. El objetivo es simplificar y ampliar el análisis de datos para todos.

Objetivos de aprendizaje:

• Comprender el papel de la IA generativa en el análisis de datos.
• Explore las aplicaciones de modelos de lenguajes grandes (LLM) en análisis de datos.
• Identificar limitaciones y soluciones en IA generativa para análisis de datos.

<h2 class="wp-block-heading" id="h-defining-generative-ai-understanding-its-function-and-importance”>Definición de IA generativa: comprensión de su función e importancia

La IA generativa es un subconjunto de IA que sobresale en la generación de contenido que abarca texto, imágenes, audio, video y datos sintéticos. A diferencia de los modelos de IA tradicionales que clasifican o predicen en función de parámetros predefinidos, la IA generativa genera contenido. Opera dentro del ámbito del aprendizaje profundo y se distingue por su capacidad de producir nuevas etiquetas de datos basadas en la información proporcionada.

Una diferencia sorprendente radica en su capacidad para manejar datos no estructurados, eliminando la necesidad de moldear los datos para que se ajusten a parámetros predefinidos. La IA generativa tiene un gran potencial para comprender e inferir a partir de los datos proporcionados. Por lo tanto, se trata de una innovación revolucionaria en el análisis de datos.

<h2 class="wp-block-heading" id="h-applications-of-generative-ai-in-data-analytics”>Aplicaciones de la IA generativa en el análisis de datos

La IA generativa, especialmente a través de LLM, como GPT-4 pr GPT-3.5, presenta numerosas aplicaciones en análisis de datos. Uno de los casos de uso más impactantes es su capacidad de generar código para profesionales de datos. Los LLM capacitados en fragmentos de código disponibles públicamente en SQL y Python pueden generar código, lo que ayuda significativamente en las tareas de análisis de datos.

Estos modelos poseen capacidades de razonamiento, lo que les permite extraer conocimientos y crear correlaciones dentro de los datos. Además, pueden resumir textos, generar visualizaciones e incluso modificar gráficos, mejorando el proceso analítico. No solo realizan tareas tradicionales de aprendizaje automático, como regresión y clasificación, sino que también se adaptan para analizar conjuntos de datos directamente. Esto hace que el análisis de datos sea más intuitivo y eficiente.

Revelación de las capacidades de los LLM y su uso en el mundo real

Al utilizar LLM para análisis de datos, el proceso implica el uso de varias bibliotecas, como GPT 3.5 de OpenAI, LLaMA Index y marcos relacionados para realizar análisis de datos tanto en archivos CSV como en bases de datos SQL.

Código:

#Import OpenAI and API Key

import os

import openai

from IPython.display import Markdown, display

os.environ("OPENAI_API_KEY") = 'sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx'

openai.api_key = os.environ("OPENAI_API_KEY")

#Import Pandas and Pandas Query Engine from Llama-index

import pandas as pd

from llama_index.query_engine import PandasQueryEngine

# Load sample csv file(Titanic dataset)

df = pd.read_csv("titanic.csv")

df.head(5)

Producción:

La importancia principal radica en la capacidad inherente de los LLM para generar código basado en consultas en lenguaje natural. Permitiendo así a los usuarios buscar información a partir de sus datos sin problemas. Por ejemplo, cargar un archivo CSV en un motor de consultas de Pandas permite a los usuarios hacer preguntas en un lenguaje sencillo, como “¿Cuántos pasajeros sobrevivieron?”. LLM genera el código correspondiente, proporcionando resultados precisos.

Código:

response = pd_query_engine.query(

"Total How many passengers survived?",

)

display(Markdown(f"<b>{response}</b>"))

Producción:

Código:

response = pd_query_engine.query(

"What is the average, maximum and minimum age of male and female population?",

)

display(Markdown(f"<b>{response}</b>"))

Producción:

Esta interacción fluida se extiende a las bases de datos SQL, donde el LLM genera consultas SQL basadas en los metadatos proporcionados, lo que permite consultas complejas como recuperar los álbumes más vendidos de países específicos. Los metadatos desempeñan un papel fundamental en la utilización eficaz de los LLM para el análisis de datos. Dentro de las bases de datos SQL, los metadatos proporcionan información crucial sobre tablas, claves primarias, claves externas, nombres de columnas y sus respectivos tipos de datos. Estos metadatos actúan como una guía para los LLM, permitiéndoles comprender la estructura de la base de datos y generar consultas SQL basadas en estos parámetros predefinidos.

Código:

#Load a SQL database

from sqlalchemy import create_engine, MetaData, Table, Column, String, Integer, select, column

# Sample Database

# https://www.sqlitetutorial.net/sqlite-sample-database/

engine = create_engine("sqlite:///Chinook.db")

metadata_obj = MetaData()

#Lets use SQL Query engine from Llama-index

from llama_index import SQLDatabase

sql_database = SQLDatabase(engine)

#Create Query Engine

from llama_index.indices.struct_store import NLSQLTableQueryEngine

query_engine = NLSQLTableQueryEngine(

sql_database=sql_database

)

query_str = (

"What are all the tables in the database?"

)

response = query_engine.query(query_str)

print(response)

Producción:

Código:

response = query_engine.query("Give me first 5 rows of Album table")

print(response)

Producción:

Sin embargo, existen limitaciones, como restricciones de contexto breves, posibles errores en la generación de código y sobrecarga computacional. Es clara la necesidad de que los LLM avanzados como GPT-4 mejoren la comprensión del contexto y la precisión en la generación de código de consulta SQL. Además, el futuro pasa por hacer que estos sistemas de IA sean más fáciles de usar, intuitivos y capaces de manejar diversos flujos de trabajo de análisis de datos. Además, podrían revolucionar la forma en que las empresas y los usuarios interactúan con las herramientas analíticas en el futuro.

Modelos de lenguaje Los modelos, especialmente GPT-3.5, ofrecen una visión tangible del potencial de la IA generativa en aplicaciones del mundo real. En una demostración práctica utilizando una computadora portátil Colab, es evidente cómo se pueden usar los LLM para analizar archivos CSV y bases de datos SQL, simplificando el proceso de análisis de datos para casos de uso comunes.

Al cargar un archivo CSV de muestra y una base de datos SQL pública, estos LLM demostraron su capacidad para generar respuestas a preguntas sobre los datos. Demostraron competencia en la interpretación de las consultas de los usuarios, la comprensión de las estructuras de las tablas y la prestación de respuestas precisas. Sin embargo, salen a la luz ciertas limitaciones e inconvenientes en el uso de LLM.

<h2 class="wp-block-heading" id="h-overcoming-limitations-and-drawbacks-of-generative-ai-in-data-analytics”>Superar las limitaciones y los inconvenientes de la IA generativa en el análisis de datos

Los LLM, a pesar de sus inmensas capacidades, no están exentos de limitaciones. Sus principales limitaciones incluyen el contexto breve, las altas tasas de error, la sobrecarga de cálculo y la falta de una interfaz intuitiva para los usuarios finales. Proporcionar un gran volumen de datos puede provocar errores de desbordamiento y las tasas de error, especialmente en los LLM de propósito general, pueden alcanzar hasta el 40 %.

Además, la falta de una interfaz de usuario intuitiva limita la adopción generalizada, especialmente entre los usuarios empresariales que pueden no sentirse cómodos con las API o las interfaces de codificación. Para abordar estas limitaciones, se necesitan soluciones y avances.

<h2 class="wp-block-heading" id="h-understanding-limitations-and-challenges-in-using-generative-ai“>Comprender las limitaciones y los desafíos del uso de la IA generativa

Los desafíos con la IA generativa, específicamente los LLM, han generado la necesidad de modelos refinados y metodologías mejoradas para superar las limitaciones existentes. Los problemas de contexto corto, las mayores tasas de error, los gastos generales de cálculo y la falta de interfaces de usuario intuitivas exigen soluciones innovadoras para optimizar el rendimiento de LLM en análisis de datos.

<h2 class="wp-block-heading" id="h-future-developments-and-advancements-in-generative-ai-for-data-analytics”>Desarrollos y avances futuros en IA generativa para análisis de datos

El futuro de la IA generativa en el análisis de datos presenta avances prometedores. Las mejoras en las capacidades LLM, como GPT-4 y otros modelos, tienen como objetivo resolver las limitaciones actuales. El enfoque en ajustar los LLM para SQL e integrar capacidades multimodelo para entradas de texto, voz e imágenes revolucionará los flujos de trabajo de análisis de datos.

Además, la introducción de aplicaciones de usuario final basadas en UI/UX democratizará el uso de la IA generativa en el análisis de datos, permitiendo que una audiencia más amplia aproveche su poder.

Soluciones a los inconvenientes actuales: un vistazo a los enfoques mejorados

Abordar los inconvenientes de la IA generativa requiere enfoques innovadores. En TalktoData, estamos trabajando en una solución diseñada para simplificar el análisis de datos. La plataforma ofrece una interfaz de usuario intuitiva diseñada específicamente para flujos de trabajo de análisis de datos, que atiende las complejidades del manejo de diversas fuentes de datos, incluidas bases de datos SQL y diversos formatos de archivos.

La característica innovadora de crear instancias dedicadas de Jupyter Sandbox para cada consulta permite a los usuarios interactuar con la plataforma y recibir información, generar código y ejecutarlo dentro de un entorno dedicado. Esto elimina la complejidad del flujo de trabajo de análisis de datos tradicional, simplificando el proceso y permitiendo interacciones fluidas.

Innovando el flujo de trabajo de análisis de datos con la solución de TalktoData

La solución TalktoData está preparada para revolucionar la forma en que se realizan las tareas de análisis de datos. Al combinar el poder de la IA generativa con una interfaz intuitiva y fácil de usar, la plataforma busca cerrar la brecha entre las complejidades del análisis de datos y un enfoque más centrado en el usuario. Con la capacidad de simplificar interacciones, generar código y ejecutar procesos analíticos, esta solución tiene como objetivo capacitar a los profesionales de datos de todas las industrias.

Conclusión

La IA generativa, en particular los LLM como GPT-3.5, está transformando el análisis de datos. Lo hacen no sólo creando nuevos datos sino también racionalizando tareas de análisis complejas. Si bien estos modelos exhiben un inmenso potencial para revolucionar el campo, tienen limitaciones importantes. Estas limitaciones conducen a la necesidad de modelos mejorados e interfaces más fáciles de usar.

El futuro de la IA generativa en el análisis de datos radica en perfeccionar modelos como GPT-4, capacidades multimodales y experiencias de usuario mejoradas. Iniciativas como TalktoData señalan un cambio hacia análisis de datos más accesibles para todos. Destaca la búsqueda de simplificar y ampliar el análisis de datos de una manera centrada en el usuario. A medida que la tecnología continúa evolucionando, abordar estos desafíos conducirá a aplicaciones más inclusivas, intuitivas y poderosas de IA generativa en el análisis de datos.

Conclusiones clave

• La IA generativa se diferencia de los modelos tradicionales al crear contenido en lugar de clasificaciones o predicciones predefinidas, revolucionando el análisis de datos.
• Modelos como GPT-3.5 sobresalen en la generación de código, análisis de datos y creación de visualizaciones, mejorando los procesos de análisis de datos.
• Limitaciones como el contexto corto y las complejidades de la interfaz impulsan la necesidad de modelos mejorados, mejores UI/UX y capacidades multimodales en el futuro.

Preguntas frecuentes

Sobre el Autor

Vinod Varma es un profesional de datos experimentado con una amplia experiencia en ciencia y análisis de datos. Como cofundador de Sager ai desde febrero de 2022, ha desempeñado un papel decisivo a la hora de dar forma a la visión de la empresa e impulsar su crecimiento. Sager ai se especializa en la intersección de IA generativa y datos, ofreciendo soluciones innovadoras que aprovechan tecnologías de vanguardia. La amplia experiencia de Vinod incluye funciones como científico de datos en HRS Group en Colonia, Alemania, donde contribuyó a estrategias basadas en datos.

Página de hora de datos: ai-in-data-analytics”>https://community.analyticsvidhya.com/c/datahour/unleashing-generative-ai-in-data-analytics

LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/vinod-varma-24/

Relacionado