การปรับปรุงการเตรียมข้อมูล LLM: การปฏิวัติกระบวนทัศน์จากกฎเกณฑ์สู่ความหมาย

ในระบบระดับองค์กร ทีมข้อมูลมักเผชิญกับภาวะกลืนไม่เข้าคายไม่ออก: การวนซ้ำของโมเดลพัฒนาอย่างรวดเร็ว แต่ “ท่อเก่า” ของการเตรียมข้อมูลกลับยิ่งหนักอึ้งมากขึ้น การทำความสะอาด การจัดแนว การติดป้ายกำกับ… งานเหล่านี้ยังคงจมลึกอยู่ในบ่อโคลนของกฎเกณฑ์ที่มนุษย์สร้างขึ้นและประสบการณ์ของผู้เชี่ยวชาญ

• รูปแบบข้อมูลหลากหลาย: นิพจน์ทั่วไป (Regular Expression) เขียนมากขึ้นเรื่อยๆ แต่ก็มักมี “ข้อมูลสกปรก” ที่คาดไม่ถึงปรากฏขึ้น
• โครงสร้างตารางข้ามระบบไม่สอดคล้องกัน: ตรรกะการจัดแนวซับซ้อน การแมปด้วยมือใช้เวลาและแรงงานมาก
• ข้อมูลมหาศาลขาดป้ายกำกับและคำอธิบายเชิงความหมาย: นักวิเคราะห์ “อ่านไม่เข้าใจ ใช้ไม่ดี”

เบื้องหลังคือปัญหาคลาสสิกของการเตรียมข้อมูล ซึ่งใช้เวลาและความพยายามเกือบ 80% ของทีมข้อมูล แต่กลับยังเป็นคอขวดที่ดื้อรั้นที่สุดในกระบวนการอัจฉริยะ วิธีการดั้งเดิมอาศัยกฎเกณฑ์คงที่และโมเดลเฉพาะด้านเป็นหลัก มีข้อจำกัดพื้นฐานสามประการ: ต้องพึ่งพาความรู้ของมนุษย์และผู้เชี่ยวชาญสูง ความสามารถในการรับรู้ความหมายของงานมีจำกัด และความสามารถในการปรับใช้ทั่วไประหว่างงานและรูปแบบข้อมูลต่างๆ ต่ำ

ปัจจุบัน บทวิจารณ์ร่วมที่จุดกระแสในเทรนด์ชาร์ตของ HuggingFace ชี้ให้เห็นว่าโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Models, LLMs) กำลังเปลี่ยนแปลงสถานการณ์นี้ตั้งแต่รากฐาน ผลักดันการเตรียมข้อมูลให้เปลี่ยนกระบวนทัศน์จาก “ขับเคลื่อนโดยกฎเกณฑ์” เป็น “ขับเคลื่อนโดยความหมาย”

ทีมวิจัยจากมหาวิทยาลัยเซี่ยงไฮ้เจียวทง มหาวิทยาลัยชิงหวา Microsoft Research Institute สถาบันเทคโนโลยีแมสซาชูเซตส์ (MIT) Shanghai AI Lab Xiaohongshu Alibaba และมหาวิทยาลัยวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีฮ่องกง (กวางโจว) ได้จัดระบบบทบาทที่เปลี่ยนแปลงของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ในกระบวนการเตรียมข้อมูลในช่วงหลายปีที่ผ่านมา พยายามตอบคำถามที่แวดวงอุตสาหกรรมให้ความสนใจ: LLM สามารถเป็น “ศูนย์กลางความหมายอัจฉริยะ” ของท่อข้อมูลรุ่นต่อไปได้หรือไม่ เพื่อปรับโครงสร้างกระบวนทัศน์การเตรียมข้อมูลใหม่โดยสิ้นเชิง?

• ชื่อบทความวิจัย: Can LLMs Clean Up Your Mess? A Survey of Application-Ready Data Preparation with LLMs
• ที่อยู่บทความ arXiv: https://arxiv.org/abs/2601.17058
• หน้าแรกบทความบน Huggingface: https://huggingface.co/papers/2601.17058
• หน้าแรกโปรเจกต์ GitHub: https://github.com/weAIDB/awesome-data-llm

การเปลี่ยนกระบวนทัศน์การเตรียมข้อมูลจาก “กฎเกณฑ์ที่มนุษย์สร้าง” เป็น “ขับเคลื่อนโดยความหมาย”

การเตรียมข้อมูลแบบดั้งเดิมพึ่งพากฎเกณฑ์ที่มนุษย์สร้างและโมเดลที่ปรับแต่งตามงานสูง: นิพจน์ทั่วไป ตรรกะการตรวจสอบฟิลด์ เครื่องจำแนกประเภทเฉพาะด้าน ไม่เพียงแต่มีต้นทุนในการสร้างและบำรุงรักษาสูง แต่เมื่อรูปแบบข้อมูลเปลี่ยนแปลงหรือต้องเผชิญกับการบูรณาการข้ามโดเมน ระบบทั้งหมดก็ดูเปราะบางเป็นพิเศษ

ทีมวิจัยชี้ให้เห็นว่า การนำ LLM เข้ามากำลังผลักดันกระบวนการนี้ให้เปลี่ยนจาก “ขับเคลื่อนโดยกฎเกณฑ์” เป็น “ขับเคลื่อนโดยความหมาย” โมเดลไม่เพียงแค่ดำเนินการตามตรรกะที่กำหนดไว้ล่วงหน้า แต่พยายามเข้าใจความหมายเบื้องหลังของข้อมูล และดำเนินการตรวจจับ ซ่อมแซม จัดแนว และเสริมข้อมูลตามนั้น

ในบทวิจารณ์นี้ ผู้เขียนมองจากมุมมองระดับการประยุกต์ใช้ (Application-Ready) สร้างกรอบการจัดหมวดหมู่ที่เน้นงานเป็นศูนย์กลาง แบ่งกระบวนการเตรียมข้อมูลที่เสริมด้วย LLM ออกเป็นสามขั้นตอนหลัก:

• การทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleaning): การตรวจจับข้อผิดพลาด การทำให้รูปแบบเป็นมาตรฐาน การซ่อมแซมค่าผิดปกติ การเติมค่าที่ขาดหาย เป็นต้น
• การบูรณาการข้อมูล (Data Integration): การจับคู่เอนทิตี การจับคู่โครงร่าง (Schema) การจัดแนวข้ามแหล่งข้อมูลและการแก้ไขความขัดแย้ง
• การเสริมข้อมูล (Data Enrichment): การระบุประเภทคอลัมน์ การติดป้ายกำกับเชิงความหมาย การสร้างโปรไฟล์ระดับตารางและระดับคลังข้อมูล

รูปที่ 1: งานหลักสามประการของการเตรียมข้อมูล: การทำความสะอาด การบูรณาการ และการเสริมข้อมูล แก้ไขปัญหาความสอดคล้องและคุณภาพของข้อมูล อุปสรรคในการแยกและบูรณาการ และข้อจำกัดด้านความหมายและบริบท ตามลำดับ

กรอบภาพรวมในบทความแสดงบทบาทหลายมิติของ LLM ในไปป์ไลน์การเตรียมข้อมูล ทีมวิจัยสรุปเส้นทางเทคนิคที่มีอยู่เป็นสามประเภท ซึ่งแตกต่างอย่างชัดเจนจากวิธีการแบบเดิมที่ใช้วิธีเดียว:

• วิธีการอิงตามพรอมต์ (M1): นำทางโมเดลโดยตรงผ่านพรอมต์ที่มีโครงสร้างและตัวอย่างบริบท เพื่อทำงานมาตรฐาน การจับคู่ หรือการติดป้ายกำกับ เน้นความยืดหยุ่นและต้นทุนการพัฒนาต่ำ
• วิธีการเสริมด้วยการค้นคืนและวิธีการผสมผสาน (M2): ผสมผสานการสร้างเสริมด้วยการค้นคืน (RAG) การปรับแต่งโมเดล (เช่น Fine-tuning) โมเดลขนาดเล็ก หรือระบบกฎเกณฑ์แบบดั้งเดิม เพื่อหาจุดสมดุลระหว่างต้นทุน ขนาด และความเสถียร
• วิธีการจัดลำดับเอเจนต์ (M3): ให้ LLM ทำหน้าที่เป็นศูนย์กลางประสานงาน เรียกใช้เครื่องมือภายนอกและโมเดลย่อย สร้างเวิร์กโฟลว์การประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อนทีละขั้นตอน สำรวจขอบเขตของระบบอัตโนมัติและการตัดสินใจด้วยตนเอง

รูปที่ 2: ภาพรวมเทคนิคการเตรียมข้อมูลที่เสริมด้วย LLM ครอบคลุมงานหลักสามประการ: การทำความสะอาดข้อมูล การบูรณาการข้อมูล และการเสริมข้อมูล พร้อมเส้นทางเทคนิคย่อย

งานและระบบที่เป็นตัวแทน: จากทฤษฎีสู่การปฏิบัติทางวิศวกรรม

ในระดับวิธีการเฉพาะ บทความได้จัดระบบงานที่เป็นตัว代表จำนวนหนึ่งในช่วงหลายปีที่ผ่านมา ซึ่งมีลักษณะเฉพาะเชิงวิศวกรรมเด่นชัด ตัวอย่างเช่น:

• ในสถานการณ์การทำความสะอาดข้อมูล CleanAgent ได้นำเสนอสถาปัตยกรรมเอเจนต์ที่สามารถวางแผนด้วยตนเอง โดยเรียกใช้เครื่องมือภายนอกเช่นไลบรารี Python เพื่อสร้างเวิร์กโฟลว์การทำความสะอาดแบบไดนามิก
• ในด้านการบูรณาการข้อมูล Jellyfish ได้สำรวจกระบวนทัศน์การกลั่น (Distillation) “โมเดลใหญ่สอนโมเดลเล็ก” โดยใช้แนวทางการให้เหตุผลของ GPT-4 ในการปรับแต่งโมเดลน้ำหนักเบา (Fine-tune) ซึ่งช่วยลดต้นทุนการจับคู่ขนาดใหญ่ได้อย่างมีนัยสำคัญ
• ในทิศทางการเสริมข้อมูล Pneuma ผสมผสานเทคโนโลยี RAG (Retrieval-Augmented Generation) โดยค้นคืนตารางและเอกสารที่เกี่ยวข้องในทะเลสาบข้อมูล เพื่อเสริมบริบทความหมายและเมตาดาต้าที่ขาดหายให้กับข้อมูลดั้งเดิม

ตารางที่ 1: ภาพรวมเทคนิควิธีการเตรียมข้อมูลที่เสริมด้วย LLM

ตารางเปรียบเทียบแบบ “แผนที่เทคนิค” ที่สรุปในบทความ (เช่นตารางที่ 1 ข้างต้น) จัดวางวิธีการต่างๆ ตามเส้นทางเทคนิค (อิงตามพรอมต์, RAG, เอเจนต์ ฯลฯ) และขั้นตอนงาน (ทำความสะอาด, บูรณาการ, เสริมข้อมูล) ค่าหลักอยู่ที่ช่วยทีมวิศวกรรมในการเลือกเทคโนโลยี: ภายใต้ข้อจำกัดด้านขนาด ต้นทุน และขั้นตอนงานที่แตกต่างกัน ควรพิจารณาเส้นทางเทคนิคประเภทใดเป็นอันดับแรก

จากตารางนี้ ทีมวิจัยได้สรุปข้อสังเกตหลายประการที่มีความหมายเชิงปฏิบัติทางวิศวกรรมสูง:

• วิธีการอิงตามพรอมต์เหมาะกับงานขนาดเล็กและซับซ้อนสูง: เช่น การซ่อมแซมเชิงความหมายของตารางมูลค่าสูง การแก้ไขความกำกวมของเอนทิตีที่ซับซ้อน แต่ในสถานการณ์ขนาดใหญ่ ต้นทุนและความสม่ำเสมอควบคุมได้ยาก
• ระบบ RAG และระบบผสมผสานกลายเป็นตัวเลือกหลักทางวิศวกรรม: โดยให้การค้นคืน ระบบกฎเกณฑ์ หรือโมเดลน้ำหนักเบารับผิดชอบงานที่มีความถี่สูงและความยากต่ำ ทำให้ LLM มุ่งเน้นไปที่ “กรณียาก” และการตัดสินใจเชิงความหมายหลัก เพื่อให้ได้อัตราส่วนประสิทธิภาพต่อราคาโดยรวมที่สูงขึ้น
• เส้นทางเอเจนต์ยังอยู่ในขั้นตอนการสำรวจ: การเรียกใช้เครื่องมือหลายขั้นตอนแสดงศักยภาพในเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อน แต่ความเสถียร ต้นทุนการดีบัก และความสามารถในการประเมินผลลัพธ์ยังเป็นคอขวดหลักในปัจจุบัน

ชุดข้อมูลและมาตรฐานการประเมินที่ใช้ทั่วไป

นอกจากวิธีการและระบบที่เป็นตัวแทนแล้ว บทความยังได้รวบรวมชุดข้อมูลและมาตรฐานการประเมินที่เป็นตัวแทนที่ใช้ในการประเมินความสามารถของ LLM ในการเตรียมข้อมูล (ดังตารางที่ 2 ด้านล่าง) เพื่อเป็น “แผนที่การทดลองที่สามารถทำซ้ำได้” ให้กับทีมวิศวกรรมและนักวิจัย

ตารางที่ 2: ภาพรวมชุดข้อมูลที่เป็นตัวแทนสำหรับการเตรียมข้อมูล

จากมุมมองของงาน มาตรฐานเหล่านี้ครอบคลุมสถานการณ์ทั่วไปสามประเภท:

• การทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleaning): ชุดข้อมูลที่ใช้ทั่วไปรวมถึง Hospital และ Flights ใช้เพื่อประเมินความเสถียรและความแม่นยำของโมเดลในงานต่างๆ เช่น การซ่อมแซมข้อผิดพลาดรูปแบบ การทำให้ค่าเป็นมาตรฐาน และการเติมฟิลด์ที่ขาดหาย ชุดข้อมูลประเภทนี้มักมีรูปแบบสัญญาณรบกวนที่ถูกฉีดเข้าไปโดยมนุษย์หรือรวบรวมจากของจริง เหมาะสำหรับทดสอบความทนทานของโมเดลภายใต้ข้อผิดพลาดเชิงโครงสร้าง
• การบูรณาการข้อมูล (Data Integration): ในงานการจับคู่เอนทิตีและการจัดแนวข้ามแหล่งข้อมูล ชุดข้อมูลประเภทอีคอมเมิร์ซ เช่น WDC Products และ Amazon-Google Products ถูกใช้อย่างแพร่หลาย เพื่อทดสอบความสามารถของโมเดลในการแยกแยะความหมายในสถานการณ์ที่มีความกำกวมของชื่อ คุณสมบัติไม่สอดคล้องกัน และการจับคู่หลายต่อหลาย
• การเสริมข้อมูล (Data Enrichment): ในงานการติดป้ายกำกับความหมายของตารางและการระบุประเภทคอลัมน์ งานวิจัยมักอิงตามชุดข้อมูลตารางเชิงความหมาย เช่น OpenWikiTable, Public BI เพื่อประเมินความแม่นยำและความสม่ำเสมอของโมเดลในการสร้างเมตาดาต้าและคำอธิบายเชิงความหมาย

ทีมวิจัยชี้ให้เห็นว่า มาตรฐานส่วนใหญ่ในปัจจุบันยังคงเน้นที่ตารางขนาดเล็กถึงกลางและข้อมูลที่มีโครงสร้างเป็นหลัก การครอบคลุมสถานการณ์ของทะเลสาบข้อมูลระดับองค์กร สตรีมบันทึก (Log) และข้อมูลหลายรูปแบบ (Multimodal) ยังมีจำกัด ซึ่งในระดับหนึ่งก็จำกัดความสามารถในการเปรียบเทียบวิธีการต่างๆ ในระบบจริงในแนวนอน

ข้อสังเกตหลัก ความท้าทายที่มีอยู่ และแนวทางปฏิบัติทางวิศวกรรม

หลังจากเปรียบเทียบวรรณกรรมและระบบจำนวนมากอย่างลึกซึ้ง ทีมวิจัยได้ให้ข้อสังเกตหลักที่สอดคล้องตลอดทั้งบทความ และชี้ให้เห็นอย่างชัดเจนถึงช่องว่างที่ต้องก้าวข้ามเพื่อไปสู่การประยุกต์ใช้จริง:

• ให้ความสำคัญกับความเป็นไปได้ในการนำไปปฏิบัติทางวิศวกรรม: ในระบบจริง ปริมาณงานที่ทำได้ (Throughput) ความล่าช้า (Latency) การควบคุมต้นทุน และความสามารถในการย้อนรอยผลลัพธ์ มักมีความสำคัญกว่าความแม่นยำสัมบูรณ์ของงานครั้งเดียวมาก ซึ่งหมายความว่าวิธีการที่ซับซ้อนเพื่อแสวงหาความแม่นยำสูงสุด อาจไม่ใช่วิธีแก้ปัญหาที่ดีที่สุดในทางวิศวกรรม

• สถาปัตยกรรมผสมผสานเป็นทิศทางหลัก: ในระยะสั้น LLM มีแนวโน้มที่จะถูกฝังเป็น “ศูนย์กลางความหมาย” ในท่อข้อมูลแบบดั้งเดิมมากกว่า สร้างสถาปัตยกรรมผสมผสานที่ทำงานร่วมกับระบบกฎเกณฑ์ เครื่องมือค้นหา และโมเดลน้ำหนักเบา แทนที่จะแทนที่โครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่โดยสิ้นเชิง

• ระบบการประเมินเป็นคอขวดในปัจจุบัน: การวิจัยต่างๆ ใช้ชุดข้อมูล ตัวชี้วัด และคำจำกัดความของงานที่แตกต่างกันมาก ขาดมาตรฐานการประเมินที่เป็นเอกภาพและสามารถทำซ้ำได้ ซึ่งจำกัดการเปรียบเทียบในแนวนอน การวนซ้ำ และการเลือกเทคโนโลยีทางวิศวกรรมอย่างรุนแรง

อย่างไรก็ตาม การก้าวไปสู่การประยุกต์ใช้จริงในวงกว้าง ยังคงเผชิญกับความท้าทายที่ชัดเจน: ต้นทุนการอนุมาน (Inference) และความล่าช้ายังคงสูงในสถานการณ์ขนาดใหญ่ ปัญหาความเสถียรและภาพลวงตา (Hallucination) จำเป็นต้องได้รับการแก้ไขในงานทำความสะอาดและการจับคู่ที่ต้องการความเข้มงวดสูง และการสร้างระบบการประเมินที่เป็นเอกภาพยังเป็นหนทางอีกยาวไกล

ดังนั้น บทวิจารณ์ชี้ให้เห็นว่าเส้นทางที่เป็นจริงมากกว่าคือการไม่ใช้โมเดลขนาดใหญ่แทนที่สิ่งอำนวยความสะดวกที่มีอยู่โดยสิ้นเชิง แต่ให้ฝังมันเป็น “ผู้ประสานงานเชิงความหมาย” ในจุดสำคัญต่างๆ

บทวิจารณ์นี้ให้แผนที่เทคโนโลยีและแนวทางการเลือกเทคโนโลยีที่ละเอียดถี่ถ้วนแก่ทีมวิศวกรรม ช่วยในการตัดสินใจ: เมื่อสร้างหรือปรับปรุงแพลตฟอร์มข้อมูลระดับองค์กร การนำโมเดลขนาดใหญ่

⚠️ หมายเหตุ: เนื้อหาได้รับการแปลโดย AI และตรวจสอบโดยมนุษย์ หากมีข้อผิดพลาดโปรดแจ้ง