// Integratie van Large Language Models (LLMs) met SAS Viya voor AI-gedreven Inzichten

De samensmelting van Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML) en Business Analytics (BA) heeft de manier waarop organisaties data gestuurde besluitvorming benaderen, ingrijpend veranderd. Dit whitepaper verkent de mogelijkheden van het integreren van Large Language Models (LLMs) met SAS Enterprise Software, waarbij specifiek de voordelen van het SAS Viya-platform voor naadloze integratie met LLM-capaciteiten worden belicht. Door de sterke punten van deze technologieën te combineren, kunnen organisaties nieuwe mogelijkheden ontgrendelen voor verbeterde analyses, automatisering en inzichten.

Inleiding:
Large Language Models (LLMs) hebben enorme vooruitgangen geboekt op het gebied van Natural Language Processing (NLP), waardoor toepassingen zoals tekstgeneratie, sentimentanalyse en taalvertaling mogelijk zijn. SAS Enterprise Software, met zijn rijke geschiedenis in datamanagement, analyse en rapportage, is al lang de gouden standaard voor business intelligence-oplossingen. De recente introductie van het SAS Viya-platform, een geïntegreerde ‘analytics engine’ die toegang biedt tot elke gegevensbron, biedt een overtuigende kans om de kracht van LLM's te combineren met de sterke punten van SAS Enterprise Software.

Voordelen van het integreren van LLM's met het SAS Viya-platform:

1. Verbeterde tekstanalyse: Door LLM-capaciteiten te integreren met de tekstanalysefuncties van SAS Viya, kunnen organisaties diepere inzichten verkrijgen in ongestructureerde gegevensbronnen zoals documenten, e-mails en social-mediaberichten.
2. Geautomatiseerde gegevensintegratie: De mogelijkheid om elke gegevensbron te integreren met het SAS Viya-platform maakt naadloze opname van door LLM gegenereerde gegevens mogelijk, wat handmatig werk vermindert en de efficiëntie verhoogt.
3. Natural Language Generation (NLG): Met LLM-capaciteiten geïntegreerd in het SAS Viya-platform kunnen organisaties de generatie van rapporten, dashboards en andere inhoud automatiseren met behulp van sjablonen in normale taal.
4. RAG (Retrieval Augmented Generation) integratie: De integratie van RAG met LLM-gestuurde analyses maakt real-time vraagbeantwoording mogelijk op basis van enorme documentendatabases, waardoor zakelijke gebruikers hoogwaardige, nauwkeurige en relevante antwoorden kunnen genereren met minimale inspanning.
5. Text2SQL-integratie: Door de kracht van LLM's te combineren met de tekstanalysefuncties van SAS Viya kunnen organisaties het maken van SQL-query's vanuit ongestructureerde gegevensbronnen automatiseren, wat handmatig werk vermindert en de productiviteit verhoogt.

Technische Implementatie:
Om een LLM met het SAS Viya-platform te integreren, kunt u de volgende technische implementatiestrategieën overwegen:

• API-integratie: Maak gebruik van de API's die door de LLM-leverancier worden aangeboden om verbinding te maken met het SAS Viya-platform.
• Gegevensinvoer: Ontwerp een gegevensinvoer traject die de door LLM gegenereerde output van verschillende bronnen vastlegt en verwerkt.
• Integratiekaders: Gebruik integratiekaders zoals ODBC, JDBC of REST API's om de LLM te verbinden met het SAS Viya-platform.

Casestudies en toepassingen:

• Voorspellend onderhoud: Integreer een LLM met een productiesysteem om sensorgegevens te analyseren en apparatuur storingen te voorspellen.
• Klanttevredenheidsanalyse: Combineer LLM-capaciteiten met tekstanalysefuncties in SAS Viya om klantfeedback en sentiment te analyseren, waardoor de klantenservice wordt verbeterd.
• Geautomatiseerde rapportage: Gebruik LLM-gestuurde contentgeneratie binnen het SAS Viya-platform om rapportages voor business intelligence-dashboards te automatiseren.

Conclusie:
De integratie van Large Language Models (LLMs) met SAS Enterprise Software, specifiek door gebruik te maken van het SAS Viya-platform, biedt een overtuigende kans om nieuwe mogelijkheden te ontsluiten voor verbeterde analyses, automatisering en inzichten. Door de sterke punten van deze technologieën te combineren, kunnen organisaties een concurrentievoordeel behalen in hun respectieve markten.

Toekomstige richtingen:
Om de mogelijkheden van het integreren van LLM's met SAS Enterprise Software verder te verkennen, kunt u de volgende toekomstgerichte stappen overwegen:

• Voortdurende ontwikkeling: Voortdurend onderzoek en ontwikkeling om de integratie van LLM-capaciteiten binnen het SAS Viya-platform te verbeteren.
• Uitbreiding naar nieuwe domeinen: Verken nieuwe toepassingen voor LLM-gestuurde analyses in verschillende domeinen zoals financiën, gezondheidszorg en detailhandel.

Aanbevelingen:

• Pilotprojecten: Voer pilotprojecten uit om de mogelijkheden en voordelen van het integreren van LLM's met SAS Enterprise Software te verkennen.
• Proof-of-concept-studies: Ontwikkel proof-of-concept-studies om het potentieel van deze integratie in real-world scenario's te demonstreren.
• Samenwerking in onderzoek: Neem deel aan samenwerkingsonderzoeken om de toonaangevende analyses, gestuurd door LLMs, te bevorderen.

Door de samensmelting van AI, ML en BA te omarmen, kunnen organisaties nieuwe mogelijkheden voor groei en innovatie ontgrendelen. We hopen dat dit whitepaper een overtuigende casus heeft gepresenteerd voor de integratie van Large Language Models met SAS Enterprise Software door gebruik te maken van het SAS Viya-platform.

Interesse in de mogelijkheden van LLMs voor uw bedrijf? Neem contact op om je door ons te laten begeleiden in het proces!

Contact:
Eric Mathura

E-mail: eric.mathura@notilyze.com
Telefoon: +31 6 53640514