高级语言模型、向量数据库和分析新范式

Manoel Villas Bôas Junior, Antônio José Dias Da Silva, Luis Felipe Gonçalves
{"title":"高级语言模型、向量数据库和分析新范式","authors":"Manoel Villas Bôas Junior, Antônio José Dias Da Silva, Luis Felipe Gonçalves","doi":"10.15202/25254146.2023v8n3p66","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Este artigo explora o papel transformador dos Modelos de Linguagem Avançados (LLM’s) no campo da análise de dados e na tomada de decisões empresariais. Com o foco nos LLM’s, como o GPT-4 da OpenAI, é apresentado suas capacidades e aplicações, destacando a capacidade de processamento de linguagem natural (PLN) que permite a compreensão e geração de texto semelhante ao humano. Essa habilidade de processar dados não estruturados, como avaliações de clientes, posts em mídias sociais e artigos de notícias, possibilita extrair informações valiosas, identificar padrões e obter insights antes inacessíveis. Além disso, é explorado como os LLM’s estão impulsionando a adoção de bancos de dados vetoriais, um novo tipo de banco de dados NoSQL (non-structured query language) projetado para lidar com dados complexos e de alta dimensão, representados em vetores, contribuindo para a melhoria na análise de dados e na tomada de decisões baseada em dados. Como proposta será demonstrado de maneira prática como configurar e utilizar um LLM consultando uma base de dados vetorial, e apontado quão práticos, confiáveis, performáticos e eficientes são os resultados gerados.","PeriodicalId":500581,"journal":{"name":"Projectus","volume":"20 11","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2024-05-20","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"MODELOS DE LINGUAGEM AVANÇADOS, BANCOS DE DADOS VETORIAIS E O NOVO PARADIGMA PARA ANALYTICS\",\"authors\":\"Manoel Villas Bôas Junior, Antônio José Dias Da Silva, Luis Felipe Gonçalves\",\"doi\":\"10.15202/25254146.2023v8n3p66\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Este artigo explora o papel transformador dos Modelos de Linguagem Avançados (LLM’s) no campo da análise de dados e na tomada de decisões empresariais. Com o foco nos LLM’s, como o GPT-4 da OpenAI, é apresentado suas capacidades e aplicações, destacando a capacidade de processamento de linguagem natural (PLN) que permite a compreensão e geração de texto semelhante ao humano. Essa habilidade de processar dados não estruturados, como avaliações de clientes, posts em mídias sociais e artigos de notícias, possibilita extrair informações valiosas, identificar padrões e obter insights antes inacessíveis. Além disso, é explorado como os LLM’s estão impulsionando a adoção de bancos de dados vetoriais, um novo tipo de banco de dados NoSQL (non-structured query language) projetado para lidar com dados complexos e de alta dimensão, representados em vetores, contribuindo para a melhoria na análise de dados e na tomada de decisões baseada em dados. Como proposta será demonstrado de maneira prática como configurar e utilizar um LLM consultando uma base de dados vetorial, e apontado quão práticos, confiáveis, performáticos e eficientes são os resultados gerados.\",\"PeriodicalId\":500581,\"journal\":{\"name\":\"Projectus\",\"volume\":\"20 11\",\"pages\":\"\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2024-05-20\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Projectus\",\"FirstCategoryId\":\"0\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.15202/25254146.2023v8n3p66\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Projectus","FirstCategoryId":"0","ListUrlMain":"https://doi.org/10.15202/25254146.2023v8n3p66","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

本文探讨了高级语言模型(LLM)在数据分析和商业决策领域的变革性作用。文章以 LLM(如 OpenAI 的 GPT-4)为重点,介绍了它的功能和应用,突出了自然语言处理(NLP)能力,这种能力能够理解和生成类人文本。这种处理非结构化数据(如客户评论、社交媒体帖子和新闻文章)的能力使提取有价值的信息、识别模式和获得以前无法获得的见解成为可能。该提案还探讨了 LLM 如何推动矢量数据库的采用,这是一种新型 NoSQL(非结构化查询语言)数据库,旨在处理以矢量表示的复杂高维数据,有助于改进数据分析和数据驱动决策。该提案将以实用的方式演示如何设置和使用 LLM 查询矢量数据库,并指出所生成的结果是多么实用、可靠、高性能和高效。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
MODELOS DE LINGUAGEM AVANÇADOS, BANCOS DE DADOS VETORIAIS E O NOVO PARADIGMA PARA ANALYTICS
Este artigo explora o papel transformador dos Modelos de Linguagem Avançados (LLM’s) no campo da análise de dados e na tomada de decisões empresariais. Com o foco nos LLM’s, como o GPT-4 da OpenAI, é apresentado suas capacidades e aplicações, destacando a capacidade de processamento de linguagem natural (PLN) que permite a compreensão e geração de texto semelhante ao humano. Essa habilidade de processar dados não estruturados, como avaliações de clientes, posts em mídias sociais e artigos de notícias, possibilita extrair informações valiosas, identificar padrões e obter insights antes inacessíveis. Além disso, é explorado como os LLM’s estão impulsionando a adoção de bancos de dados vetoriais, um novo tipo de banco de dados NoSQL (non-structured query language) projetado para lidar com dados complexos e de alta dimensão, representados em vetores, contribuindo para a melhoria na análise de dados e na tomada de decisões baseada em dados. Como proposta será demonstrado de maneira prática como configurar e utilizar um LLM consultando uma base de dados vetorial, e apontado quão práticos, confiáveis, performáticos e eficientes são os resultados gerados.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信