Blog-Post
Schweizer Messer für Salesforce: LLM mit In-Memory-Datenbank
Large Language Models (LLMs) sind notorisch schlecht darin, Transformationen auf großen Datenmengen auszuführen, insbesondere Aggregationen, bei denen gerechnet werden muss - also alles, wo man in SQL zu GROUP BY oder ORDER BY greifen würde, zum Beispiel. Was machen wir aber, wenn wir umfangreiche Daten aus einem System beschaffen und im LLM verarbeiten wollen, aber nur eine API mit begrenzter Funktionalität zur Verfügung haben? In diesem Blogpost stelle ich eine mögliche Lösung vor, die ich erprobt habe.
