In den letzten Jahren haben technologische Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) und maschinellen Lernens viele neue Möglichkeiten eröffnet. Zwei Konzepte, die in diesem Zusammenhang immer wieder auftauchen, sind Large Language Models (LLMs) und Data Lakes. Beide Technologien im gemeinsamen Einsatz haben das Potenzial, den Umgang mit Daten, deren Analyse und die Gewinnung von Wissen in Unternehmen erheblich zu transformieren.

Large Language Models sind ein Kernbestandteil der modernen natürlichen Sprachverarbeitung (engl. "Nature Language Processing" oder NLP). Diese Modelle basieren auf vielschichtigen neuronalen Netzwerken, die mithilfe riesiger Mengen an Daten trainiert werden, um die Struktur, Bedeutung und die Nuancen der menschlichen Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Die beeindruckendste Fähigkeit von LLMs ist ihre Kontextsensitivität: Sie können den Kontext eines Gesprächs oder eines Textes erfassen und darauf aufbauend relevante Antworten oder logische Fortsetzungen erzeugen. Das ist besonders wertvoll in Anwendungsfällen wie maschineller Übersetzung, Textzusammenfassung, Programmierung, Automatisierung von Kundendienstanfragen und sogar der Unterstützung von kreativen Prozessen.

Data Lakes sind zentrale Speicherorte, die es Unternehmen ermöglichen, große Mengen an Daten in ihrem ursprünglichen, rohen Format aufzunehmen. Im Gegensatz zu traditionellen Datenbanken, die strukturierte Daten in Tabellen mit vordefinierten Schemata speichern, ermöglichen Data Lakes eine weitaus flexiblere Handhabung von Daten. Das zentrale Merkmal eines Data Lakes ist die Speicherung von unstrukturierten Daten. Sie können aus unterschiedlichsten Quellen zusammengeführt werden – seien es Sensordaten, soziale Medien, Logs von Webseiten oder die interne Datenverarbeitung eines Unternehmens. Dies bietet Unternehmen die Möglichkeit, eine riesige Menge an Rohdaten zu speichern, ohne dass diese zunächst einem festen Schema unterliegen müssen. Für die spätere Analyse und Verarbeitung der Daten können verschiedenen Analysewerkzeugen oder KI-Modellen zur Hilfe genutzt werden.

Die unterschiedliche Datenstruktur ist damit auch das entscheidende Unterscheidungsmerkmal, wenn man Data Lakes mit einem traditionellen Data Warehouse vergleicht. Während ein Data Warehouse primär strukturierte und bereinigte Daten enthält, bietet ein Data Lake eine Art „Datenarchiv“, das zunächst nur als Speicher für Rohdaten fungiert, die später durch Transformationsprozesse (ETL: Extract, Transform, Load) in eine für Analysen geeignete Form gebracht werden.

Die Kombination von LLMs und Data Lakes birgt ein enormes Potenzial für Unternehmen, die eine intelligente Analyse und Verarbeitung von großen, heterogenen Datenmengen anstreben. Die Einsatzmöglichkeiten sind vielfältig und bringen eine Menge an potenziellen Wettbewerbsvorteilen mit sich:

1. Datenintegration und – verarbeitung mit LLMs

Die Integration und Transformation von Daten aus verschiedenen Quellen und Formaten in eine einheitliche, abfragbare Struktur stellt eine zentrale Herausforderung in der Datenverwaltung eines Data Lakes dar, da die Daten oft stark in Struktur, Qualität und Konsistenz variieren.

Um diese Problematik zu lösen, können LLMs genutzt werden. Sie sind in der Lage, Skripte oder Code zu generieren, die den gesamten Prozess der Datenintegration abdecken: von der Extraktion über die Transformation bis hin zur Speicherung in einer standardisierten Form.

Darüber hinaus optimieren LLMs den Integrationsprozess durch den Einsatz moderner Technologien wie Parallelisierung, Caching, Partitionierung und Komprimierung. Parallelisierung ermöglicht es, große Datenmengen in kleinere Einheiten aufzuteilen, die gleichzeitig verarbeitet werden können, was die Bearbeitungszeit erheblich reduziert. Mithilfe von Natural Language Understanding (NLU) können LLMs Metadaten oder Dokumentationen interpretieren, um die besten Optimierungstechniken anzuwenden. So kann beispielsweise eine intelligente Caching-Strategie implementiert werden, um wiederholte Datenzugriffe zu beschleunigen, oder eine Partitionierung, um Abfragen gezielt auf relevante Datenabschnitte zu beschränken.

Ein praktisches Beispiel ist die automatische Erkennung von Abweichungen in Datenschemata zwischen verschiedenen Quellen. Ein LLM kann diese Abweichungen identifizieren und Anpassungen vornehmen, um die Daten nahtlos in ein konsistentes Format zu überführen. Dadurch wird nicht nur die Qualität der integrierten Daten verbessert, sondern auch die Grundlage für weitere Analysen geschaffen.

2. Kontextualisierte Datenabfrage

Eine der größten Herausforderungen bei der Datenverwaltung und -analyse in einem Data Lake besteht darin, relevante Daten für eine spezifische Abfrage zu finden und zu nutzen. Ein Large Language Model kann helfen, diese Herausforderung zu meistern, indem es natürliche Sprachabfragen nutzt, um Daten aus dem Data Lake zu extrahieren und Zusammenhänge herstellen. Solch ein Modell übersetzt die Absicht und den Kontext einer Abfrage in Datenbankbefehle, die die benötigten Daten aus dem Data Lake abrufen und verarbeiten. Beispielsweise könnte ein LLM eine Abfrage wie „Zeige mir die Umsätze nach Produktkategorie für das letzte Quartal“ in eine SQL-Abfrage umwandeln. Darüber hinaus können Qualitäts- und Konsistenzprüfungen durchgeführt werden, um Fehler, Duplikate oder Ausreißer zu identifizieren und zu korrigieren.

3. Inkludierung von internen Geschäftsrichtlinien und -aktivitäten

Ein weiteres Hindernis bei der Datenanalyse im Data Lake ist das Verständnis der Daten im Kontext von Geschäftsanforderungen und -zielen. Oft fehlen Data Lakes anreichende Metadaten oder Dokumentationen. Zusätzlich nutzen die heterogenen Datenquellen unterschiedliche Definitionen und Richtlinien.

Hier kann ein LLM interne Geschäftsdokumente wie Richtlinien, Standards und Anforderungen lesen und interpretieren. Es extrahiert relevante Informationen, darunter Geschäftsziele, Kennzahlen und Einschränkungen, um diese mit den Daten aus dem Data Lake zu verknüpfen. Mithilfe von Natural Language Generation (NLG) kann ein LLM Metadaten erstellen, die die Eigenschaften und die Qualität der Daten beschreiben. So wird die Datenanalyse zielgerichteter und besser an den geschäftlichen Kontext angepasst.

4. Retrieval Augmented Generation (RAG)

LLMs werden in der Regel nicht von Grund auf neu trainiert, da dies einen enormen Aufwand an Rechenleistung und Daten erfordert. Stattdessen setzen Unternehmen häufig auf die Feinabstimmung bereits vortrainierter Modelle, um diese auf spezifische Anwendungsfälle zuzuschneiden. Diese Feinabstimmung ermöglicht es dem Modell, präzisere Antworten im Kontext der Unternehmensdaten zu geben. Hierfür kann der Retrieval-Augmented Generation (RAG) Ansatz genutzt werden.

Mit dieser Methodik wird der Data Lake als externe Komponente zur Informationsabfrage integriert. Die Benutzeranfrage und die abgerufenen Informationen werden gemeinsam an das LLM übermittelt, das diese nutzt, um eine präzisere Antwort zu generieren.

Externe Daten, die außerhalb des Trainingsdatensatzes des LLM liegen, werden durch verschiedenste Techniken in numerische Darstellungen umgewandelt und in einer Vektordatenbank gespeichert. Die Benutzeranfrage wird dann mit diesen Daten abgeglichen, um relevante Informationen zu extrahieren. Anschließend erweitert das RAG-Modell die Eingabeaufforderung, indem es diese Daten in den Kontext einbezieht, um eine genauere Antwort zu erzeugen.

Um sicherzustellen, dass die abgerufenen Daten aktuell bleiben, müssen sie regelmäßig aktualisiert werden. Dieser kontinuierliche Aktualisierungsprozess stellt sicher, dass die Antworten stets auf relevanten und aktuellen Informationen basieren.

Beispielsweise stellt ein Nutzer eine Frage zu den Rückgaberegeln eines Produkts. Das RAG System durchsucht daraufhin mithilfe einer Vektorsuche relevante Unternehmensrichtlinien, Handbücher oder Produktdokumentationen und extrahiert die passenden Informationen. Diese werden anschließend an ein LLM weitergegeben, das die gefundenen Daten mit seinem bestehenden Wissen kombiniert. Abschließend generiert das Modell eine präzise, kontextbezogene Antwort, die sowohl die abgerufenen Fakten als auch die Sprachfähigkeiten des KI-Generators nutzt.

Eine mögliche Antwort könnte lauten: „Laut unseren Unternehmensrichtlinien können Sie Produkt X innerhalb von 30 Tagen zurückgeben, wenn es sich in Originalverpackung befindet. Weitere Details finden Sie in Abschnitt 4 der Rückgaberichtlinien.“

Ein besonders anschauliches Beispiel für die Nutzung der Kombination von Data Lakes und LLMs ist die Entwicklung eines kundenorientierten Chatbots. Die Verwaltung von Kundenanfragen und der Kundenservice haben sich in den letzten Jahren stark verändert. Unternehmen setzen zunehmend auf automatisierte Systeme, die in der Lage sind, schnell und präzise auf Kundenanfragen zu reagieren. Hier zeigt die Symbiose von Data Lakes und LLMs ihr Stärken besonders stark:

1. Analyse von Kundendaten

Ein Unternehmen könnte alle Interaktionen mit seinen Kunden in einem Data Lake speichern. Dazu gehören Anfragen, E-Mails, Chats, Bewertungen und auch Telefonprotokolle (nach entsprechender Transkription). Diese Daten stellen eine wertvolle Ressource dar, um das Verhalten und die Bedürfnisse der Kunden besser zu verstehen.

Ein LLM kann z.B. Kundenanfragen analysieren und Muster im Kundenverhalten identifizieren. Diese Muster könnten darauf hinweisen, welche Fragen häufig gestellt werden oder welche Probleme oft auftreten. Auf Basis dieser Informationen wird der Chatbot in der Lage sein, auf gängige Anfragen automatisch und präzise zu reagieren.

Darüber hinaus könnte das LLM kontinuierlich lernen und sich weiterentwickeln, indem es aus jeder neuen Kundeninteraktion im Data Lake neue Informationen und Wissen zieht. So könnte der Chatbot seine Fähigkeiten stetig verbessern und mit der Zeit immer präzisere Antworten liefern.

2. Personalisierte Antwortgenerierung

Mithilfe von LLMs können Unternehmen den Chatbot so gestalten, dass er nicht nur allgemeine Antworten auf häufige Fragen gibt, sondern auch personalisierte Antworten liefert, die auf den historischen Daten des Kunden basieren. Dies könnte etwa bedeuten, dass der Chatbot in der Lage ist, Informationen über frühere Käufe, Präferenzen oder Interaktionen aus dem Data Lake zu ziehen und basierend auf diesen Informationen maßgeschneiderte Empfehlungen zu geben.

Beispielsweise könnte ein Kunde, der in der Vergangenheit mehrere Anfragen zu einem bestimmten Produkt gestellt hat, beim nächsten Kontakt vom Chatbot gezielt auf neue Informationen oder Angebote zu diesem Produkt hingewiesen werden. Der Chatbot könnte auch die Tonalität der Kommunikation erkennen und sich entsprechend anpassen – ob es sich um eine freundliche Unterhaltung oder eine dringende Beschwerde handelt.

3. Skalierbarkeit und Effizienzsteigerung

Einer der größten Vorteile eines KI-Chatbots ist seine Skalierbarkeit. Während manuelle Kundenbetreuung oft mit hohen Kosten und begrenzter Verfügbarkeit einhergeht, ermöglicht der automatisierte Chatbot eine nahezu unbegrenzte Zahl an gleichzeitigen Kundeninteraktionen. Dies reduziert nicht nur die Wartezeiten für Kunden, sondern steigert auch die Effizienz des Unternehmens.

Darüber hinaus können LLMs bei der Fehlererkennung und -behebung helfen. Wenn der Chatbot auf eine Anfrage stößt, die er nicht beantworten kann, könnte das System automatisch die Anfrage an den menschlichen Support weiterleiten oder den Fehler in das Training des LLMs einfließen lassen, damit das Modell in Zukunft besser auf ähnliche Anfragen reagieren kann.

Die Entwicklung eines solchen Chatbots stellt Unternehmen jedoch vor erhebliche Herausforderungen. Zunächst erfordert die Integration unstrukturierter Unternehmensdaten in einen leistungsfähigen Data Lake ein tiefgreifendes Verständnis für Datenaufbereitung und -integration. Ohne eine optimierte Vektorsuche kann die Einbeziehung der externen Daten  ineffizient sein, was zu langen Antwortzeiten oder unpräzisen Ergebnissen führt. Zudem besteht die Gefahr, dass das LLM falsche oder halluzinierte Antworten generiert, was das Vertrauen der Nutzer untergraben kann. Die Skalierung und Performance eines solchen Systems erfordern nicht nur hohe Rechenkapazitäten, sondern auch eine fortlaufende Optimierung, um Engpässe zu vermeiden. Unternehmen, die sich für eine Eigenentwicklung entscheiden, müssen spezialisierte Expertise für Machine Learning, NLP und Datenmanagement aufbauen, wofür oftmals nicht genügend Kapazitäten vorhanden sind. Ohne diese Expertise drohen fehlerhafte Implementierungen, hohe Entwicklungskosten und einer langen Markteinführungszeit (Time to Market), wodurch das Potenzial eines Chatbots nicht voll ausgeschöpft werden kann.

Die Kombination von Large Language Models und Data Lakes ist ein innovativer Ansatz, der Unternehmen dabei hilft, gesammelte Daten effizient zu nutzen und daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Durch die Speicherung von Kundendaten in einem Data Lake und der Analyse dieser Daten durch LLMs können Unternehmen nicht nur ihre Kundeninteraktionen automatisieren, sondern auch personalisieren, skalieren und kontinuierlich verbessern.

Das Potenzial dieser Technologien für den Kundenservice und viele andere Bereiche ist enorm und zeigt, wie durch die Kombination von Data Lakes und LLMs neue, fortschrittliche Lösungen geschaffen werden können, die die Art und Weise verändern, wie Unternehmen ihre ungenutzten Daten gewinnbringend einsetzen.

Zuverlässige LLM-Anwendungen sind alles andere als einfach zu implementieren - und der Schritt in die Produktion stellt für viele Teams eine noch größere Herausforderung dar. Um das volle Potenzial auszuschöpfen, ist ein gut durchdachter Prozess von der Datenaufbereitung über das Fine-Tuning bis hin zur kontinuierlichen Überwachung entscheidend.Wenn auch Sie die Potenziale Ihrer ungenutzten Daten mit LLMs und RAG-Systemen voll ausschöpfen möchten, dann vereinbaren Sie ein unverbindliches Beratungsgespräch mit unseren Experten, um Ihr Projekt schnell und erfolgreich auf den Weg zu bringen.