Large Language Models (LLM’s) worden steeds vaker ingezet om complexe vragen te beantwoorden en bedrijfsprocessen te optimaliseren. Hun vermogen om snel efficiënte antwoorden en oplossingen te genereren is indrukwekkend, maar deze modellen zijn niet zonder beperkingen. Ze bieden veel potentie, maar ze zijn niet altijd geschikt voor zakelijke toepassingen.
De uitdagingen van LLM’s
LLM’s hebben verschillende beperkingen die hun bruikbaarheid in een zakelijke context kunnen beperken, namelijk:
- Onbetrouwbaarheid: LLM’s kunnen antwoorden geven die overtuigend klinken, maar feitelijk onjuist zijn.
- Verouderde informatie: Veel LLM’s werken met statische datasets en hebben beperkte toegang tot real-time gegevens.
- Bias in data: Omdat LLM’s getraind zijn op publieke data, nemen ze ook vooroordelen uit deze datasets over.
Uit onderzoek van de Purdue University blijkt dat 52 procent van de antwoorden van ChatGPT incorrect was. Dit laat zien hoe belangrijk het is om resultaten zorgvuldig te controleren en aan te vullen met betrouwbare en actuele informatie. Om deze uitdagingen te overwinnen, is het nodig om LLM’s te verrijken met contextuele informatie en een goed ingericht dataplatform te bouwen.
Contextuele data en dataplatform
LLM’s kunnen pas echt effectief worden ingezet door ze te combineren met contextuele bedrijfsdata. Met technieken zoals Retrieval Augmented Generation (RAG) wordt relevante informatie uit externe bronnen, zoals databases, geïntegreerd in de input van het model. Dit zorgt voor nauwkeurigere antwoorden die beter aansluiten op specifieke bedrijfsbehoeften. In plaats van alleen te vertrouwen op de originele trainingsdata, wordt het model verrijkt met actuele en domeinspecifieke kennis.
Een goed dataplatform speelt hierin een belangrijke rol. Zo’n platform ondersteunt de volledige keten; van verzameling en verwerking tot het beschikbaar maken van data. LLM’s begrijpen namelijk niet automatisch bedrijfsspecifieke informatie. Zonder goed gestructureerde datasets kunnen ze geen waardevolle inzichten leveren.
Zes principes voor AI-ready data
De bruikbaarheid van een dataplatform hangt af van de kwaliteit van de data. Om data AI-ready te maken zijn zes kernprincipes onmisbaar:
- Diversiteit: Door een breed scala aan data te gebruiken, voorkom je dat AI-modellen eenzijdige of bevooroordeelde inzichten genereren.
- Actualiteit: Alleen actuele data zorgt ervoor dat de AI-modellen met de meest recente informatie werken.
- Nauwkeurigheid: Nauwkeurige en correcte data is de basis voor betrouwbare analyses.
- Beveiliging: Een goed beveiligde datastructuur voorkomt datalekken en zorgt ervoor dat AI-toepassingen voldoen aan wettelijke en ethische normen.
- Vindbaarheid: Snel toegang hebben tot de juiste data vermindert vertragingen en fouten in analyses. Dit maakt AI-toepassingen efficiënter en effectiever.
- Toegankelijkheid: Data die eenvoudig kan worden geïntegreerd met AI- en LLM-modellen maakt het proces soepeler.
Door data te toetsen aan deze principes en waar nodig aan te passen, creëert een organisatie een datalandschap dat betrouwbaar, actueel en goed georganiseerd is.
Een toekomst met betere inzichten
Het benutten van LLM’s gaat verder dan alleen de technologie. Het combineren van contextuele data met een goed ingericht dataplatform maken de uitkomsten van deze modellen betrouwbaarder. De zes principes voor AI-ready data bieden een route voor het optimaliseren van data en uiteindelijk het genereren van betere resultaten met AI-modellen. Het combineren van technologie, strategie en context is de sleutel tot succes.
Daniel Lumkeman, Solution Architect bij Qlik
