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ETL/ELT für KI (Data Pipelines)

Datenextraktion und -aufbereitung für Training, RAG und Analytics

ETL/ELT für KI (Data Pipelines) beschreibt den Prozess, Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren, zu transformieren und für KI-Anwendungen bereitzustellen – z. B. für Modelltraining, RAG (Retrieval-Augmented Generation) und Analytics. Ziel ist, dass Daten zuverlässig, aktuell, sicher und in der richtigen Struktur (Text, Tabellen, Vektoren) in den jeweiligen Zielsystemen ankommen.

Was bedeutet ETL vs. ELT im KI-Kontext?

ETL steht für Extract–Transform–Load: Daten werden erst aufbereitet und dann ins Zielsystem geladen. ELT bedeutet Extract–Load–Transform: Daten werden zunächst roh geladen (z. B. in ein Data Lake/Warehouse) und dort transformiert. Für KI ist ELT oft attraktiv, weil Rohdaten für spätere Experimente (neue Features, neue Chunking-Strategien, neue Embeddings) erhalten bleiben. ETL ist dagegen sinnvoll, wenn strikte Qualitäts- und Compliance-Regeln schon vor dem Laden greifen müssen.

Wie funktioniert eine KI-Data-Pipeline (typische Schritte)?

  • 1) Extraktion (Extract): Anbindung von Quellen wie CRM/ERP, Datenbanken, Ticketsystemen, Wikis, Dateien (PDF/DOCX), Webseiten oder Logs. Häufig über Connectors (Daten-Connectoren), APIs oder Tools wie n8n.
  • 2) Ingestion & Versionierung: Rohdaten werden gespeichert, mit Zeitstempeln/Quellen versehen und versioniert (wichtig für Reproduzierbarkeit und Audits).
  • 3) Transformation (Transform): Bereinigung (Duplikate, Encoding), Normalisierung, Anreicherung (Metadaten), Strukturierung (z. B. Structured Data Extraction (Information Extraction)) und Qualitätschecks.
  • 4) KI-spezifische Aufbereitung: Text-Extraktion (z. B. OCR), Chunking (Text-Chunking), Erstellen von Embeddings und Laden in eine Vektordatenbank (Vector Database), ggf. Hybrid-Indizes (BM25 + Vektor).
  • 5) Bereitstellung (Serve): Daten gehen in Feature Stores, Warehouses, Suchindizes oder RAG-Stores; Anwendungen wie AI Agents (KI-Agenten) greifen über APIs/Tools darauf zu.
  • 6) Monitoring & Betrieb: Datenqualität, Latenz, Kosten, Drift und Fehler werden überwacht (z. B. im Rahmen von MLOps und Model Monitoring & Observability (LLMOps)).

Wofür braucht man ETL/ELT bei LLMs, RAG und Automation?

Bei Large Language Model (LLM)-Use-Cases entscheidet die Datenpipeline maßgeblich über Ergebnisqualität und Sicherheit. Für RAG (Retrieval-Augmented Generation) muss Wissen auffindbar und aktuell sein (z. B. Produktdokumentation, Richtlinien, Tickets). Für Training oder Fine-Tuning braucht es konsistente Labels, saubere Datensplits und nachvollziehbare Datenstände. In Automations-Setups (z. B. mit n8n und Automatisierung (Automation)) sorgt die Pipeline dafür, dass Workflows stets mit validen, freigegebenen Daten arbeiten.

Beispiele aus der Praxis

  • Support-RAG: Tickets + Help-Center-Artikel werden täglich ingestiert, bereinigt, gechunkt, embedded und in der Vektordatenbank aktualisiert – inklusive Metadaten wie Produkt, Sprache, Gültigkeitsdatum.
  • Sales-Analytics: CRM-Daten werden per ELT ins Warehouse geladen; Transformationen erzeugen ein semantisch konsistentes Modell für Dashboards und KI-gestützte Prognosen.
  • Compliance: Vor dem Laden werden PII erkannt/geschwärzt (z. B. PII Detection (PII-Erkennung) und PII Redaction (PII-Schwärzung)) und Regeln aus AI Governance umgesetzt.

Warum ist das wichtig (Qualität, Kosten, Risiko)?

Gute ETL/ELT-Pipelines reduzieren Halluzinationen durch besseres Grounding, verbessern Retrieval-Trefferquote, senken Token- und Infrastrukturkosten (weniger Müll rein, weniger Müll raus) und minimieren Risiken rund um Datenschutz und Zugriffskontrolle. Kurz: Die Pipeline ist das Fundament, damit KI-Systeme zuverlässig, skalierbar und auditierbar funktionieren.