LLM's voor Data Engineers: Waarom Het Belangrijk Is
Large Language Models zijn niet alleen voor chatten - ze zijn transformerende tools voor data professionals. Als data engineer kun je LLM's gebruiken voor code generatie, documentatie, data analyse en het automatiseren van repetitieve taken.
Wat is een Large Language Model (LLM)?
Een LLM is een kunstmatig intelligentiemodel getraind op enorme hoeveelheden tekstdata. Het kan natuurlijke taal begrijpen, genereren en verwerken. Voorbeelden zijn GPT-4, Claude, en Code Llama.
Hoe Werken LLM's? Technische Basis
Transformer Architectuur
- Attention Mechanism: Focus op relevante woorden
- Encoder-Decoder: Invoer verwerken en uitvoer genereren
- Self-Attention: Relaties tussen alle woorden berekenen
- Positional Encoding: Woordvolgorde behouden
Trainingsproces
- Pre-training: Miljarden tekstvoorbeelden
- Fine-tuning: Specifieke taken optimaliseren
- Reinforcement Learning: Feedback voor betere antwoorden
- Alignment: Veilige en nuttige uitvoer
Model Parameters
1.7T
GPT-4 Parameters
13B
Code Llama Parameters
70B
Claude 3 Parameters
Eenvoudige LLM aanroep met Python
import openai
from typing import List, Dict
class LLMAssistant:
def __init__(self, api_key: str, model: str = "gpt-4"):
self.client = openai.OpenAI(api_key=api_key)
self.model = model
def generate_sql_query(self, question: str, schema: Dict) -> str:
"""Genereer SQL query op basis van natuurlijke taal"""
prompt = f"""
Je bent een senior data engineer. Genereer een SQL query voor deze vraag:
Vraag: {question}
Database schema:
{self._format_schema(schema)}
Gebruik alleen deze tabellen en kolommen.
Geef alleen de SQL query terug, geen uitleg.
"""
response = self.client.chat.completions.create(
model=self.model,
messages=[
{"role": "system", "content": "Je bent een SQL expert."},
{"role": "user", "content": prompt}
],
temperature=0.1 # Lage temperatuur voor consistente queries
)
return response.choices[0].message.content
def explain_code(self, code: str) -> str:
"""Leg complexe code uit in eenvoudige taal"""
prompt = f"""
Leg deze code uit alsof ik een junior data engineer ben:
{code}
Beantwoord in het Nederlands en gebruik max 3 paragrafen.
"""
response = self.client.chat.completions.create(
model=self.model,
messages=[
{"role": "system", "content": "Je bent een geduldige code mentor."},
{"role": "user", "content": prompt}
]
)
return response.choices[0].message.contentPopulaire LLM's voor Data Engineers
1
GPT-4 & ChatGPT
Ontwikkelaar: OpenAI
Sterke punten: Algemene kennis, code begrip, complex redeneren
API beschikbaar: Ja
Kosten: $0.03/1K tokens (input)
ChatGPT voor Data Cleaning
# Prompt voor data cleaning assistentie
data_cleaning_prompt = """
Je krijgt dirty CSV data. Help met deze taken:
1. Identificeer datatypes voor elke kolom
2. Suggesteer data cleaning stappen
3. Geef Python code voor automatische cleaning
Data voorbeeld:
name,age,income,city
John Doe,32,50000,New York
Jane Smith,,60000,Los Angeles
Bob,45,invalid,Boston
Alice,29,75000,
Wat zijn de problemen en hoe fix je ze?
"""2
Claude (Anthropic)
Ontwikkelaar: Anthropic
Sterke punten: Lange context (200K tokens), veilige uitvoer
API beschikbaar: Ja
Kosten: $0.008/1K tokens
# Claude voor documentatie generatie
documentation_prompt = """
Schrijf technische documentatie voor deze ETL pipeline:
Pipeline functies:
- Leest data van PostgreSQL database
- Transformeert met pandas en PySpark
- Schrijft naar Delta Lake
- Run dagelijks met Airflow
Schrijf:
1. Overzicht (1 paragraaf)
2. Installatie instructies
3. Configuratie stappen
4. Troubleshooting sectie
5. FAQ
Gebruik Markdown formaat.
"""3
Code Llama (Meta)
Ontwikkelaar: Meta
Sterke punten: Code generatie, meerdere talen, open-source
API beschikbaar: Zelf hosten
Kosten: Gratis (zelf hosten)
# Code Llama voor Python/SQL code
code_generation_prompt = """
Schrijf een Python functie die:
1. CSV bestanden inleest
2. Data quality checks doet
3. Transformeert naar Parquet formaat
4. Metadata opslaat in JSON
Extra eisen:
- Gebruik pandas en pyarrow
- Include error handling
- Include logging
- Maak het testbaar
Geef alleen de Python code terug.
"""Praktische Toepassingen voor Data Engineers
1. Code Generatie en Debugging
SQL Query Optimalisatie
-- Input: Langzame query
SELECT * FROM orders o
JOIN customers c ON o.customer_id = c.id
WHERE o.date >= '2025-01-01'
AND c.country = 'Netherlands'
ORDER BY o.amount DESC;
-- LLM suggestie:
-- Voeg indexes toe, gebruik EXISTS ipv JOIN
CREATE INDEX idx_orders_date ON orders(date);
CREATE INDEX idx_customers_country ON customers(country);
SELECT o.* FROM orders o
WHERE o.date >= '2025-01-01'
AND EXISTS (
SELECT 1 FROM customers c
WHERE c.id = o.customer_id
AND c.country = 'Netherlands'
)
ORDER BY o.amount DESC;Python Data Pipeline
# LLM gegenereerde pipeline
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, when
def create_data_pipeline():
"""Automatisch gegenereerde ETL pipeline"""
spark = SparkSession.builder.appName("LLM_Pipeline").getOrCreate()
# Read source data
df = spark.read.csv("s3://bucket/data/*.csv",
header=True,
inferSchema=True)
# Data cleaning (LLM gegenereerd)
df_clean = (df
.fillna({'age': 0, 'income': 0})
.withColumn('age_group',
when(col('age') < 30, 'young')
.when(col('age') < 50, 'middle')
.otherwise('senior'))
.dropDuplicates(['id'])
)
# Write to Delta Lake
df_clean.write.format('delta') \
.mode('overwrite') \
.save('/data/processed/customers')
return df_clean2. Documentatie en Rapportage
Automatische Documentatie Generatie
class DocumentationGenerator:
def __init__(self, llm_client):
self.llm = llm_client
def generate_readme(self, codebase: str) -> str:
"""Genereer README.md van codebase"""
prompt = f"""
Analyseer deze codebase en schrijf een complete README.md:
{codebase}
Inclusief:
1. Project beschrijving
2. Installatie instructies
3. Gebruiksvoorbeelden
4. API documentatie
5. Contributing guidelines
Gebruik professionele Markdown.
"""
return self.llm.generate(prompt)
def create_data_dictionary(self, schema: Dict) -> str:
"""Creëer data dictionary van database schema"""
prompt = f"""
Maak een data dictionary van dit database schema:
{json.dumps(schema, indent=2)}
Voor elke tabel en kolom:
- Naam
- Datatype
- Beschrijving
- Voorbeeldwaarden
- Business betekenis
Output als Markdown tabel.
"""
return self.llm.generate(prompt)3. Data Analyse en Insights
| Data Taak | Traditionele Aanpak | Met LLM Assistentie | Tijdswinst |
|---|---|---|---|
| Data Profiling | Handmatig script schrijven | LLM genereert profiling code | 70% sneller |
| Outlier Detectie | Statistische analyse | LLM suggereert algoritmes | 50% sneller |
| Data Visualisatie | Handmatig plotten | LLM genereert Plotly/Matplotlib code | 80% sneller |
| Report Writing | Handmatig schrijven | LLM schrijft eerste draft | 90% sneller |
Prompt Engineering voor Data Engineers
1
Wees Specifiek en Structureer
Goede Prompt (Specifiek)
"""
Schrijf een Python functie die:
1. Een CSV bestand inleest van S3
2. Data types valideert (age:int, name:string, income:float)
3. Outliers verwijdert (income > 1.000.000 of < 0)
4. Het resultaat schrijft naar Parquet in Delta Lake
5. Een summary rapport genereert als JSON
Requirements:
- Gebruik boto3 voor S3
- Gebruik pandas voor data manipulatie
- Include error handling voor missing files
- Log elke stap met Python logging
- Return een tuple (dataframe, report_dict)
Geef alleen de complete functie terug.
"""2
Gebruik Few-Shot Voorbeelden
Few-Shot Learning voor SQL
"""
Genereer SQL queries voor deze use cases:
Voorbeeld 1:
Vraag: "Hoeveel orders per maand?"
SQL: SELECT DATE_TRUNC('month', order_date) AS month,
COUNT(*) as order_count
FROM orders
GROUP BY DATE_TRUNC('month', order_date)
ORDER BY month DESC
Voorbeeld 2:
Vraag: "Gemiddelde orderwaarde per klant"
SQL: SELECT customer_id,
AVG(order_amount) as avg_order_value
FROM orders
GROUP BY customer_id
HAVING COUNT(*) > 5
Nu nieuwe vraag:
Vraag: "Top 10 klanten met meeste lifetime value"
Genereer SQL voor PostgreSQL:
"""3
Chain-of-Thought Prompting
"""
Los dit data engineering probleem op door stap voor stap te redeneren:
Probleem: Onze dagelijkse ETL pipeline is 3x vertraagd sinds vorige week.
Denk stap voor stap:
1. Wat zijn mogelijke oorzaken voor vertraging?
- Data volume gegroeid
- Queries niet geoptimaliseerd
- Resource constraints
- Network latency
2. Hoe diagnoseer je het probleem?
- Check pipeline logs voor errors
- Analyseer query execution plans
- Monitor resource usage (CPU, memory, I/O)
- Vergelijk met baseline performance
3. Wat zijn oplossingen?
- Implementeer incremental loading
- Optimaliseer SQL queries
- Scale compute resources
- Cache tussenresultaten
4. Geef concrete actiepunten met code voorbeelden.
"""Risico's en Beperkingen van LLM's
Hallucinaties
- LLM's kunnen incorrecte code genereren
- Soms foutieve SQL queries
- Niet-bestaande libraries "uitvinden"
- Oplossing: Altijd code review en testing
Recency Limiet
- Training data heeft cutoff datum
- Kennis van nieuwste libraries beperkt
- API changes niet altijd bekend
- Oplossing: Combineer met officiële documentatie
Security & Privacy
- Gevoelige data in prompts
- API logging bij providers
- Model kan training data onthullen
- Oplossing: Self-hosted modellen of data masking
Veilige LLM Integration Pattern
from typing import Any, Dict
import hashlib
class SecureLLMClient:
def __init__(self, llm_client, sensitive_fields: list):
self.llm = llm_client
self.sensitive_fields = sensitive_fields
def sanitize_input(self, data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
"""Mask sensitive data before sending to LLM"""
sanitized = data.copy()
for field in self.sensitive_fields:
if field in sanitized:
# Hash sensitive data
sanitized[field] = self._hash_data(sanitized[field])
return sanitized
def _hash_data(self, data: Any) -> str:
"""Create deterministic hash of sensitive data"""
data_str = str(data)
return f"HASHED_{hashlib.sha256(data_str.encode()).hexdigest()[:16]}"
def process_with_privacy(self, data: Dict, prompt_template: str) -> str:
"""Process data with privacy protection"""
# Sanitize input
safe_data = self.sanitize_input(data)
# Create prompt
prompt = prompt_template.format(**safe_data)
# Call LLM
response = self.llm.generate(prompt)
# Post-process if needed
response = self._post_process_response(response, data)
return response
def _post_process_response(self, response: str, original_data: Dict) -> str:
"""Restore original data if needed in response"""
# Simple example: replace hashes with original values
for field, original_value in original_data.items():
if field in self.sensitive_fields:
hashed = self._hash_data(original_value)
response = response.replace(hashed, str(original_value))
return responseToekomst van LLM's voor Data Engineering
Roadmap 2026-2027
Agent-Based Systems
- LLM's die zelf pipelines kunnen bouwen
- Automatische performance optimalisatie
- Self-healing data pipelines
- Intelligente error recovery
Multimodale Modellen
- Text + SQL + Visualisatie
- Natural language naar data pipelines
- Automated data documentation
- Real-time data quality monitoring
Edge LLM's
- Kleinere, efficiëntere modellen
- Lokale verwerking (geen API calls)
- Privacy-preserving analytics
- Real-time data insights
Leertraject voor Data Engineers
Week 1-2: Basis Begrip
- Experimenteer met ChatGPT/Claude voor data vragen
- Leer basis prompt engineering
- Test code generatie voor eenvoudige taken
Week 3-4: Praktische Toepassing
- Integreer LLM in je workflow
- Automatiseer documentatie generatie
- Gebruik voor SQL query optimalisatie
Week 5-8: Geavanceerde Integration
- Bouw LLM-assisted tools
- Implementeer RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- Creëer custom AI assistants voor je team
