Gebruik LLM's niet als grote probleemoplossers

Samenvatting

LLM's moeten slimmer ingezet worden door hun probleemoplossende rol aan te passen.

LLM's vereisen een andere aanpak

Bij het omzetten van 100 rommelige pdf's naar gestructureerde JSON-regels, bleek een standaard brute force-approach met LLM-agenten niet effectief. Ondanks het aanvankelijk goede resultaat, onthulde nadere controle te brede en ontbrekende regels waardoor deze aanpak te fragiel was voor schaalvergroting.

Impact op de BI-sector

Dit benadrukt dat BI-professionals realistisch moeten zijn over de mogelijkheden van LLM's bij complexe dataverwerking. Het gaat om slim problemen kaderen en niet alleen rekenen op betere prompts of tools. Dit kan impliceren dat andere oplossingen, zoals het verbeteren van data-voorbereiding voorafgaand aan LLM-verwerking, cruciaal kunnen zijn.

Praktische les voor BI-professionals

BI-professionals moeten kritisch kijken naar hun gebruik van LLM's en de focus leggen op het beperken van onzekerheden bij data-ophaling. Het vooraf beheren van brongegevens kan effectiever zijn dan achteraf fouten te corrigeren met complexe prompt-technieken.