Пока размышляю над темой и пишу черновик статьи — здесь будет заглушка с полезными ссылками:
- https://github.com/DataExpert-io/llm-driven-data-engineering
- Data Engineer 2.0. Part I: Large Language Models
- Data Engineer 2.0. Part II: Retrieval Augmented Generation
- What are LLM Agents?
- LLM Data Engineering 3——Data Collection Magic: Acquiring Top Training Data
- A Guide to AI Agents for Data Engineers
Мне очень симпатична идея работы с LLM. При правильном подходе ты не застреваешь на каких-то деталях и сильно ускоряешь рутину.
А пока представим, какой могла бы быть структура статьи.
Prompt Engineering Guide
Промпт инжиниринг — это относительно новая дисциплина, связанная с разработкой и оптимизацией промптов для эффективного использования языковых моделей (Language Models, LMs) в самых разных приложениях и исследовательских задачах. Навыки инженерии промптов помогают лучше понять возможности и ограничения больших языковых моделей (Large Language Models, LLMs).
Исследователи используют инженерию промптов для улучшения способностей LLM в решении широкого спектра задач, как простых, так и сложных, включая ответы на вопросы и арифметические рассуждения. Разработчики применяют инженерию промптов для создания надежных и эффективных методов взаимодействия с LLM и другими инструментами.
Промпт инжиниринг не ограничивается только разработкой и созданием промптов. Она включает в себя широкий спектр навыков и техник, которые полезны для взаимодействия и разработки с использованием LLM. Это важный навык для взаимодействия, создания и понимания возможностей LLM. С помощью инженерии промптов можно повысить безопасность LLM и создать новые функции, такие как расширение возможностей LLM за счет доменных знаний и внешних инструментов.
1. Введение в LLM для Data Engineer
Краткий обзор LLM (Large Language Models) и их эволюции
LLM (Large Language Models) — это нейросетевые модели, обученные на больших объемах текстовых данных для обработки и генерации естественного языка. Основа — трансформер-архитектура (Transformer), предложенная Google в 2017 году.
Видео «Введение в LLM» (YouTube)
Этапы эволюции:
2018–2019:
- OpenAI GPT, GPT-2 – первые масштабные языковые модели; GPT-2 (1.5B параметров) показал способность к генерации связного текста.
- BERT (Google) – ввел bidirectional обучение, стал стандартом для задач NLP.
2020:
- GPT-3 (175B) – качественный скачок в возможностях генерации текста, кодирования, логики.
- T5 (Google) – унификация NLP-задач под формат “текст-в-текст”.
2022:
- ChatGPT (на базе GPT-3.5) – адаптирован под диалог через RLHF (обучение с подкреплением с участием человека).
- PaLM (Google), Gopher (DeepMind) – рост параметров до 500B+.
2023–2024:
- GPT-4 (мультимодальность, улучшенное рассуждение).
- Claude (Anthropic), LLaMA (Meta), Mistral, DeepSeek, Gemini (Google) – открытые и проприетарные LLM, оптимизированные под конкретные задачи.
- Появление специализированных моделей для кода: Codex, DeepSeek-Coder, StarCoder, CodeLLaMA.
2024+:
- Сдвиг к мультимодальным моделям, интеграции инструментов, он-девелопмент LLM (Copilot-подходы), оптимизация под локальное использование (Quantization, MoE).
LLM стали основой ИИ-продуктов — от чат-ботов и ассистентов до кода, анализа данных и научных открытий.
Таблица с компаниями и их LLM:
| Компания | Модель(и) | Год | Тип доступа | Особенности |
|---|---|---|---|---|
| OpenAI | GPT-2, GPT-3, GPT-3.5, GPT-4 | 2019–2023 | Проприетарные | Лидеры в диалоговых LLM; основа ChatGPT |
| Anthropic | Claude 1, 2, 3 | 2023–2024 | Частично открыт | Безопасность, интерпретируемость, контекст до 200k |
| Google DeepMind | PaLM, Gemini | 2022–2024 | Проприетарные | Мультимодальность, интеграция с Google продуктами |
| Meta | LLaMA, LLaMA 2, 3 | 2023–2024 | Open-source | Высокая производительность, доступны для исследователей |
| Mistral | Mistral 7B, Mixtral | 2023–2024 | Open-source | Эффективные MoE модели, конкурируют с GPT-3.5 |
| Cohere | Command R, Command R+ | 2023–2024 | Open/API | Оптимизированы под RAG, доступны через API |
| DeepSeek | DeepSeek-VL, DeepSeek-Coder | 2023–2024 | Open-source | Специализация на коде и визуально-языковых задачах |
| xAI (Elon Musk) | Grok | 2023–2024 | Проприетарная | Интеграция с X (ex-Twitter), фокус на открытость |
| Microsoft | Phi-2, Orca | 2023–2024 | Open-source/API | Малые LLM, обучение на синтетических данных |
| Alibaba | Qwen, Tongyi Qianwen | 2023–2024 | Частично открыт | Китайский рынок, мультимодальность |
| Huawei | PanGu | 2021–2024 | Частично открыт | Академический фокус, китайская экосистема |
Почему Data Engineers должны обращать внимание на LLM
Давайте попробуем описать, какую работу можно поручить LLM:
| Причина | Объяснение |
|---|---|
| Автоматизация рутинных задач | LLM могут генерировать SQL-запросы, ETL-скрипты, трансформации данных и документацию. |
| DataOps и инфраструктура | ChatOps-интеграция: LLM можно подключать к CI/CD пайплайнам, мониторингу и алертингу. |
| Обработка неструктурированных данных | Извлечение информации из логов, JSON, XML, PDF, текстов — без сложной парсинг-логики. |
| Объяснение и ревью кода | Быстрый анализ чужих DAG’ов, Spark-кода, SQL, dbt-моделей. |
| Натуральный интерфейс к данным | Через NL2SQL или NL2Data пользователь может «разговаривать» с базой данных или Lakehouse. |
| RAG и аналитика | Retrieval-Augmented Generation позволяет строить интеллектуальные системы поверх хранилищ. |
| Оптимизация запросов | LLM могут предлагать оптимизации SQL-запросов и конфигураций Spark/Presto. |
| Документация и стандартизация | Автоматическое составление схем, описаний пайплайнов, моделей, переменных. |
LLM = ускорение, автоматизация, понимание и взаимодействие с данными на новом уровне.
Data Engineers, внедряя LLM, становятся не просто «интеграторами пайплайнов», а архитекторами умных, адаптивных систем данных.
Примеры задач, которые можно поручить LLM
Генерация кода и скриптов
| Задача | Примеры |
|---|---|
| SQL-запросы | Написание JOIN’ов, оконных функций, агрегаций |
| ETL-скрипты | Генерация PySpark/SQL/DBT трансформаций |
| Bash/CLI-команды | Обработка файлов, автоматизация cron-задач |
| API-интеграции | Подключение к REST/gRPC источникам |
Анализ и интерпретация данных
| Задача | Примеры |
|---|---|
| Объяснение данных | Расшифровка схем, типов, значений, null-паттернов |
| Вывод инсайтов | Автоматический descriptive analytics |
| Анализ логов | Поиск ошибок, аномалий, событий |
Оптимизация и ревью
| Задача | Примеры |
|---|---|
| Оптимизация SQL | Предложения по индексам, упрощению подзапросов |
| Ревью пайплайнов | Обнаружение дублирования, циклов, узких мест |
| Улучшение конфигураций | Настройка Spark, Airflow, Kafka |
Документация и стандарты
| Задача | Примеры |
|---|---|
| Автогенерация документации | Описание моделей, таблиц, DAG’ов |
| Кодстайл и linting | Приведение к внутренним стандартам |
| Комментарии и объяснения | Генерация docstring’ов, README, описаний |
Data Discovery & Q&A
| Задача | Примеры |
|---|---|
| Natural Language to SQL | «Покажи средний чек по регионам за март» |
| NL к документации | «Что делает pipeline daily_user_metrics?» |
| Semantic search | Поиск по метаданным, схемам, названиям полей |
Интеграции и автоматизация
| Задача | Примеры |
|---|---|
| ChatOps | Ответы в Slack/Teams на вопросы о данных или пайплайнах |
| CI/CD поддержка | Генерация YAML, test-кейсов, условий отката |
| RAG-интеграции | Ответы на основе корпоративной базы знаний |
Как LLM и мультиагентные системы могут упростить работу с данными
Агент — это самостоятельный программный компонент, управляемый LLM, способный выполнять конкретную задачу: писать код, вызывать API, читать файлы, управлять пайплайнами и т.д. Он действует по инструкции, часто формулируемой на естественном языке, и может взаимодействовать с внешними системами.
Мультиагентная система (Multi-Agent System, MAS) — это набор таких агентов, которые работают совместно, передают задачи друг другу, координируются через LLM и вместе решают более сложные задачи, чем один агент в одиночку.
Пример:
- Ты пишешь «построй отчёт по продажам».
- Агент 1 интерпретирует запрос и формирует SQL.
- Агент 2 выполняет SQL и получает данные.
- Агент 3 визуализирует результат.
- Агент 4 генерирует текстовую интерпретацию и оформляет в PDF.
LLM в центре координирует эту работу — как «мозг» системы. Это делает MAS мощным инструментом для автоматизации аналитики, ETL и поддержки принятия решений.
LLM и мультиагентные системы радикально упрощают работу с данными, превращая сложные, многоэтапные процессы в интерактивные и автоматизированные сценарии.
Во-первых, LLM позволяют обращаться к данным на естественном языке. Специалисту не нужно знать точный синтаксис SQL, структуру схемы или внутренности хранилища — достаточно сформулировать вопрос, и модель сама построит нужный запрос или пайплайн.
Во-вторых, мультиагентные системы могут автоматизировать целые цепочки задач. Один агент может сгенерировать SQL, второй — выполнить его, третий — построить визуализацию, а четвертый — оформить результат в отчет. Такая распределённая архитектура снижает нагрузку на одного специалиста и ускоряет процессы.
Также LLM-агенты могут работать асинхронно с внешними источниками — подключаться к API, мониторить данные, запускать пайплайны по событиям. Это делает их идеальными для DataOps и мониторинга.
Наконец, за счёт памяти и контекста, мультиагентные LLM-системы способны обучаться на истории задач и адаптироваться под стиль команды или конкретного проекта, минимизируя повторяющуюся ручную работу.
В результате data engineer становится не просто исполнителем, а оператором интеллектуальной системы, делегирующим задачи ИИ.
Роль Prompt Engineering в работе с LLM: как правильная формулировка запросов влияет на качество результата
Prompt Engineering — это практика составления точных, контекстуальных и целевых запросов (prompts) для получения максимально качественных ответов от LLM.
Правильная формулировка запроса критически влияет на:
- Точность ответа — чётко сформулированный prompt снижает вероятность «галлюцинаций» и ошибок модели.
- Полноту и структурированность — указание формата вывода (таблица, список, JSON) помогает получить пригодный для работы результат.
- Контроль поведения — с помощью system prompt или инструкций можно задать стиль ответа, ограничить тему, указать роль (например: «ты дата-инженер»).
- Стабильность результатов — правильно спроектированный prompt уменьшает вариативность при повторных запросах.
В работе data engineer prompt engineering применяется для:
- генерации SQL/ETL кода по описанию;
- интерпретации данных;
- построения цепочек агентов (в MAS);
- создания шаблонов автодокументации;
- взаимодействия с LLM через API (например, в бэкенде DataOps-инструментов).
Пример составления промпта
Допустим у нас есть задача: Сгенерировать SQL-запрос для аналитики
Prompt:
Ты — опытный Data Engineer. На основе описания задачи сгенерируй оптимальный SQL-запрос. Формат вывода — только SQL-код без пояснений.
Описание задачи:
В таблицеordersнужно посчитать среднюю сумму заказов (total_amount) по каждому региону (region) за март 2024 года. Исключи заказы со статусомcancelled.
Результат:
|
1 2 3 4 5 6 |
SELECT region, AVG(total_amount) AS avg_order_amount FROM orders WHERE status != 'cancelled' AND order_date >= '2024-03-01' AND order_date < '2024-04-01' GROUP BY region; |
Что мы делаем с помощью prompt:
- Задает контекст роли (ты — Data Engineer).
- Уточняет формат вывода (только SQL-код).
- Дает четкое описание задачи, включая названия колонок, фильтры и агрегации.
- Подходит для интеграции в пайплайн или автоматизацию (т.к. вывод — чистый код).
2. Основная терминология LLM/RAG и т.п.
Основные термины по группам LLM/Prompt/Token/RAG и т.д.
Large Language Model (LLM)
Большая языковая модель (LLM) — это статистическая языковая модель, обученная на огромном объеме данных, которую можно использовать для генерации и перевода текста и другого контента, а также для выполнения других задач обработки естественного языка (NLP). Если кратко, то это нейросеть, обученная на огромных массивах текстов, способная генерировать, интерпретировать и анализировать естественный язык.
Видео «Краткое объяснение больших языковых моделей» (YouTube):
Примеры моделей: GPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google), LLaMA (Meta).
Технология: основаны на архитектуре Transformer, обучаются предсказывать следующий токен в тексте (language modeling).
Prompt / Prompt Engineering
- Prompt — это запрос или инструкция, которую пользователь передаёт LLM.
- Prompt Engineering — это практика формулировки запросов для получения нужного результата.
- Few-shot prompting — запрос с несколькими примерами.
- Zero-shot prompting — запрос без примеров.
Шаблоны помогают стандартизировать взаимодействие с LLM (например: «Ты — SQL-эксперт, напиши запрос по описанию…»).
Token / Контекстное окно
- Токен — минимальная единица текста (обычно слово, часть слова или символ), с которой работает LLM.
- Контекстное окно — максимальное количество токенов, которое модель может “удерживать в памяти” за один запрос.
Важно: лимит токенов влияет на длину входа + выхода, стоимость и точность. Пример: GPT-4-turbo — до 128k токенов.
💬 Контекстное окно LLM — что это и как оно влияет на работу моделей?
Fine-tuning / Instruct-tuning / RLHF
- Fine-tuning — Тонкая настройка: Для того, чтобы большая языковая модель могла выполнять определенную задачу, например, перевод, она должна быть точно настроена на эту конкретную деятельность. Тонкая настройка оптимизирует производительность определенных задач.
То есть это может быть дообучение модели на специализированных данных (напр., банковские транзакции или медицинские тексты). - Instruct-tuning — обучение под выполнение инструкций на естественном языке.
- RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback) — улучшение модели с помощью обратной связи от людей, часто для более этичного или полезного поведения.
Видео на русском «Fine-tuning, RAG, Llama, prompt-engineering, LLM-арены | Что происходит в LLM» (YouTube)
RAG vs Fine-Tuning vs Prompt Engineering: Optimizing AI Models
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
RAG — подход, при котором LLM использует внешний поиск (по векторной базе или индексу), чтобы дополнить свой контекст перед генерацией ответа.
Пример: при запросе о внутренних бизнес-данных, модель сначала ищет релевантные документы, затем формирует ответ на их основе.
Применяется в чат-ботах, корпоративной аналитике, справочных системах.
Видео «RAG | САМОЕ ПОНЯТНОЕ ОБЪЯСНЕНИЕ» (YouTube)
Embeddings / Векторизация
Embedding — представление текста в виде числового вектора в многомерном пространстве.
Тексты, похожие по смыслу, имеют близкие векторы.
Применяются для:
- семантического поиска
- кластеризации
- построения RAG-систем
Примеры моделей: OpenAI embeddings, BGE (BAAI), Cohere embeddings.
Word embeddings для векторизации текста | Обработка естественного языка
Лекция. Векторные представления слов, Bag of Words. Латентный семантический анализ
Agent / Multi-Agent System (MAS)
- Агент — это LLM-компонент с заданной функцией (например, писать SQL, вызывать API, строить графики).
- Мультиагентная система (MAS) — набор агентов, координируемых между собой, для выполнения сложных задач по шагам.
Пример: один агент парсит задачу, другой запускает запрос, третий — визуализирует.
Видео на английском «AI Agents, Clearly Explained» (YouTube)
Видео на английском «Conceptual Guide: Multi Agent Architectures» (YouTube)
Chain / Workflow / Orchestration
- Chain — последовательность шагов, выполняемых LLM или агентами (пример: сначала SQL, потом интерпретация, потом отчёт).
- Workflow — логика выполнения многозадачного процесса.
- Orchestration — управление выполнением этих процессов, включая условия, повторные попытки, параллелизм.
Инструменты: LangChain, Semantic Kernel, CrewAI.
Hallucination
Галлюцинация — когда LLM уверенно выдаёт недостоверную или вымышленную информацию.
Причины: недостаточный контекст, сжатие токенов, ошибки в данных.
Уменьшение галюцинаций достигается за счет:
- точные prompts
- RAG (подкрепление знаниями)
- валидация через инструменты или постпроцессинг.
Model Types: Open vs Closed
- Open-source модели (например, LLaMA, Mistral, DeepSeek) — доступны для локального запуска и кастомизации.
- Проприетарные модели (например, GPT-4, Claude 3, Gemini) — доступны через API, обычно точнее, но закрыты.
- Выбор зависит от требований к приватности, цене, масштабируемости и контролю над логикой работы.
Архитектура Transformer (фундаментальная нейросетевая модель)
- Для лучшего понимания как работает Transformer рекомендую сайт TRANSFORMER EXPLAINER.
- Еще есть хорошая статья The Evolving Landscape of Large Language Model (LLM) Architectures про архитектуры LLM.
Основная проблема заключается в стратегии, которую используют эти нейронные сети для предсказания пропущенного слова в предложении. До появления transformers современные нейронные сети полагались на архитектуру кодер-декодер, мощный, но требующий много времени и ресурсов механизм, который не подходит для параллельных вычислений, что ограничивает возможности масштабируемости.
Transformers представляют собой альтернативу традиционным нейронным сетям для обработки последовательных данных, а именно текста (хотя transformers также использовались с другими типами данных, такими как изображения и аудио, с не менее успешными результатами).
Transformers основаны на той же архитектуре кодер-декодер, что и рекуррентные и сверточные нейронные сети. Такая нейронная архитектура направлена на обнаружение статистических связей между токенами текста.
Это делается с помощью комбинации методов встраивания. Embedding (Встраивания) — это представления токенов, таких как предложения, абзацы или документы, в многомерном векторном пространстве, где каждое измерение соответствует изученной функции или атрибуту языка.
Процесс embedding происходит в кодере. Из-за огромного размера LLM создание embedding требует обширного обучения и значительных ресурсов. Однако то, что отличает transformers от предыдущих нейронных сетей, заключается в том, что процесс embedding в высокой степени параллелизуем, что обеспечивает более эффективную обработку. Это возможно благодаря механизму внимания (attention mechanism).
Рекуррентные и сверточные нейронные сети делают свои предсказания слов исключительно на основе предыдущих слов. В этом смысле их можно считать однонаправленными. Напротив, механизм внимания позволяет transformers предсказывать слова двунаправленно, то есть на основе как предыдущих, так и последующих слов. Целью слоя внимания, который включен как в кодер, так и в декодер, является захват контекстных отношений, существующих между различными словами во входном предложении.
- Embedding Layer / Слой встраивания создает embeddings из входного текста. Эта часть большой языковой модели фиксирует семантическое и синтаксическое значение ввода, чтобы модель могла понимать контекст.
- FeedForward Layer / Слой прямой связи (FFN) большой языковой модели состоит из нескольких полностью связанных слоев, которые преобразуют embeddings входные данные. При этом эти слои позволяют модели собирать абстракции более высокого уровня — то есть понимать намерение пользователя с помощью текстового ввода.
- Recurrent layer / Рекуррентный слой интерпретирует слова входного текста последовательно. Он фиксирует связь между словами в предложении.
- Attention mechanism / Механизм внимания позволяет языковой модели сосредоточиться на отдельных частях входного текста, которые имеют отношение к поставленной задаче. Этот слой позволяет модели генерировать наиболее точные выходные данные.
1. Входное представление (Embedding + Positional Encoding)
Текст разбивается на токены, каждый из которых преобразуется в вектор фиксированной размерности (embedding).
Поскольку Transformer не обладает встроенной последовательной природой (как RNN), к этим векторам добавляются позиционные кодировки (positional encodings), чтобы модель понимала порядок токенов.
2. Encoder и Decoder
Исходная архитектура Transformer включает два блока:
- Encoder — принимает входную последовательность и кодирует её в скрытое представление.
- Decoder — генерирует выходной текст, используя кодировщик и ранее сгенерированные токены.
В LLM чаще используют только часть декодера (autoregressive decoder), так как задача — генерировать текст.
3. Механизм внимания (Attention)
Ключевой элемент — Self-Attention, который позволяет каждому токену учитывать все остальные токены в последовательности.
Вычисляется весовая матрица, отражающая важность каждого токена относительно других. Это обеспечивает контекстуальное понимание.
4. Многоголовое внимание (Multi-Head Attention)
Вместо одного внимания используется несколько параллельных «голов», каждая из которых смотрит на данные под своим углом. Это повышает способность модели улавливать разные аспекты контекста.
5. Feed-Forward сети
После внимания идут полносвязные слои с нелинейностями, которые трансформируют представления токенов.
6. Нормализация и резидуальные связи
Чтобы обучение было стабильным и глубоким, применяются Layer Normalization и остаточные (skip) связи между слоями.
Процесс преобразования текста в токены
Процесс преобразования текста в токены называется токенизацией. Это ключевой шаг, который позволяет LLM понимать и обрабатывать текст.
Разбиение текста на элементы
Текст разбивается на маленькие части — токены. Токены могут быть целыми словами, их частями (например, приставками, суффиксами), либо отдельными символами, в зависимости от используемой токенизирующей модели.
Есть онлайн инструмент GPT tokenizer, в котором можно поэкспериментировать с текстом и посмотреть на то, как текст разбивается на токены.
Типы токенизации
Словесная токенизация: каждый токен — отдельное слово (редко используется в LLM из-за проблем с редкими словами).
Подсловная (subword) токенизация: слова разбиваются на более мелкие части (BPE, WordPiece, SentencePiece). Это позволяет модели эффективно работать с новыми или редкими словами, комбинируя знакомые кусочки.
Преобразование в числовые индексы
Каждому токену сопоставляется уникальный числовой идентификатор из словаря модели. Именно эти числа подаются на вход нейросети.
Пример
Фраза: «Data engineering» может разбиться на токены: [«Data», » engineer», «ing»] — где первые два токена — целые слова или части слова, а третий — суффикс, который помогает модели лучше понимать морфологию.
Зачем это нужно
Токенизация позволяет модели:
- Универсально обрабатывать любые тексты
- Эффективно использовать память (за счёт фиксированной длины токенов)
- Генерировать текст по токенам (по одному за раз)
Описание процесса создания и работы LLM
Сбор и подготовка данных
Для обучения собираются огромные корпуса текстов из интернета, книг, статей, кода и других источников. Тексты очищаются и нормализуются.
Токенизация
Тексты разбиваются на токены — минимальные смысловые единицы, которые модель будет обрабатывать.
Обучение на задаче языкового моделирования
Модель обучается предсказывать следующий токен по предыдущим (autoregressive learning) или восстанавливать пропущенные слова (masked language modeling). При этом нейросеть учится понимать структуру языка, синтаксис и контекст.
Архитектура Transformer
Основой LLM является Transformer — сеть с механизмом внимания (attention), который позволяет модели учитывать важность разных частей входного текста и эффективно работать с контекстом.
Fine-tuning и оптимизация
После базового обучения модель дообучают на специализированных данных или инструкциях (instruct tuning, RLHF), чтобы повысить полезность и безопасность.
Принцип обработки информации
- Входящий текст преобразуется в токены.
- Каждый токен проходит через слои Transformer, где механизм внимания взвешивает влияние всех токенов друг на друга.
- Модель генерирует вероятности для следующего токена, выбирая наиболее подходящий.
- Так происходит поэтапное формирование ответа или кода.
Принцип поиска и интеграции знаний (например, в RAG)
- Если запрос выходит за рамки знаний модели или требует точных данных, запускается модуль поиска.
- Текст запроса переводится в embedding — векторное представление.
- По векторной базе данных (например, корпоративный документ или база знаний) находится наиболее релевантная информация.
- Найденный контент добавляется к контексту запроса для LLM.
- Модель генерирует ответ, опираясь как на собственные знания, так и на найденные данные.
За счет чего LLM так круто работает?
- Архитектура Transformer с механизмом внимания
Transformer позволяет модели учитывать весь контекст сразу, а не только соседние слова, что обеспечивает глубокое понимание текста и гибкую генерацию. - Обучение на огромных объемах данных
LLM тренируются на миллиардах слов из разных источников — книг, сайтов, кода. Это даёт модели обширные знания о языке, фактах и логике. - Масштаб модели и параметров
Миллиарды параметров позволяют захватывать сложные закономерности и зависимости, делая ответы более точными и разнообразными. - Обучение с обратной связью человека (RLHF)
Финетюнинг с помощью отзывов людей помогает модели лучше понимать задачи, избегать нежелательного поведения и выдавать более полезные ответы. - Универсальность и адаптивность
LLM могут решать разные задачи — от генерации кода до творчества — просто меняя prompt, без дополнительного дообучения. - Использование токенизации и контекстного окна
Разбиение текста на токены и возможность учитывать тысячи токенов контекста позволяет моделям работать с большими объемами информации и строить сложные ответы.
3. MCP (Model Context Protocol)
Model Context Protocol (MCP) — это открытый протокол (анонсированный Anthropic), который стандартизирует, как приложения предоставляют контекст LLM. Думайте о MCP как о порте USB-C для приложений ИИ. Так же, как USB-C предоставляет стандартизированный способ подключения ваших устройств к различным периферийным устройствам и аксессуарам, MCP предоставляет стандартизированный способ подключения моделей ИИ к различным источникам данных и инструментам.
MCP помогает вам создавать агентов и сложные рабочие процессы поверх LLM. LLM часто нуждаются в интеграции с данными и инструментами, и MCP обеспечивает:
- Растущий список готовых интеграций, к которым ваш LLM может напрямую подключиться
- Гибкость переключения между поставщиками и вендорами LLM
- Лучшие практики по защите данных в вашей инфраструктуре
Чтобы понять MCP, сначала нужно понять LLM и Agent.
LLM (Large Language Model) в основном отвечает на вопросы посредством знаний, полученных во время обучения. Другими словами, вы не можете отвечать на информацию, которая не была изучена, и вы не можете выполнять дополнительные действия, кроме ответов на вопросы, такие как воспроизведение музыки или поиск файлов на компьютере.
Чтобы преодолеть эти ограничения LLM и расширить функциональность приложений LLM, мы можем позволить LLM взаимодействовать с другими приложениями или источниками данных.
Например, если вам нужна информация о вступительном экзамене в колледж в этом месяце, вы можете найти последние данные через поисковую систему Google и предоставить ответ на основе этих данных, или если вы хотите узнать текущую информацию о ценах акций, вы можете получить информацию об акциях через веб-сайт Yahoo Finance. Внешние приложения или источники данных, которые связаны с LLM таким образом, называются инструментами. Однако, когда есть много инструментов, LLM должен подумать, какой инструмент использовать для данной проблемы, и принять решение.
MCP устанавливает четкие правила того, как ИИ может находить, подключаться и использовать внешние инструменты – будь то запрос к базе данных или запуск команды. Это позволяет моделям выходить за рамки своих обучающих данных, делая их более гибкими и осведомленными об окружающем мире.
Одной из ярких особенностей MCP является динамическое обнаружение — агенты ИИ автоматически обнаруживают доступные серверы MCP и их возможности без жестко запрограммированных интеграций. Например, если вы запускаете новый сервер MCP (например, CRM), агенты могут немедленно распознать и использовать его через стандартизированный API, предлагая гибкость, с которой традиционные подходы не могут сравниться.
По своей сути MCP следует архитектуре клиент-сервер, где хост-приложение может подключаться к нескольким серверам:
Why MCP really is a big deal | Model Context Protocol with Tim Berglund
MCP + LLM: Стандарт, превращающий нейросети в настоящие инструменты
4. Machine learning operations (MLOps)
Machine learning operations (MLOps) — это набор практик, которые автоматизируют и упрощают рабочие процессы и развертывания машинного обучения (ML).
MLOps — это культура и практика ML, которые объединяют разработку приложений ML (Dev) с развертыванием и эксплуатацией систем ML (Ops). Ваша организация может использовать MLOps для автоматизации и стандартизации процессов на протяжении всего жизненного цикла ML. Эти процессы включают разработку модели, тестирование, интеграцию, выпуск и управление инфраструктурой.
Формула:
MLOps = DataOps + DevOps + ModelOps
Сайт где почитать про MLOps: https://ml-ops.org/content/mlops-principles
Обзор ключевых LLM-инструментов для Data Engineer
ChatGPT (OpenAI) – генерация SQL, автоматизация ETL, кодогенерация
DeepSeek Copilot – обработка данных, поддержка DataOps
Google Gemini, Claude и другие – ML workflows, работа с API
Сравнение LLMs по критериям
Качество генерации SQL
Возможность интеграции с data-стеком
Поддержка сложных pipeline
Основные кейсы применения LLM в Data Engineering
Автоматическая генерация SQL-запросов и их оптимизация
Prompt Engineering: использование chain-of-thought (CoT) для сложных запросов
Zero-shot vs. Few-shot prompting
Примеры промтов для SQL
Автоматизация ETL/ELT процессов
LLM + Airflow: автоматическая генерация DAG
Применение structured output prompting для формирования JSON
Data Quality & Anomaly Detection
Использование retrieval-augmented generation (RAG)
Аномалии в данных: prompting для поиска закономерностей
Документирование данных и генерация Data Contracts
Применение LLM для автоматической генерации документации
Prompt-техники для интерпретации схем БД
Обогащение и профилирование данных через AI
Prompt-трюки для извлечения скрытых паттернов
Мультиагентные системы в Data Engineering
Что такое мультиагентные системы и как они работают
Архитектура мультиагентных решений: взаимодействие агентов
Применение мультиагентных систем в Data Engineering
Агенты для data ingestion (авто-обнаружение источников)
Агенты для data transformation (AI-контролируемые пайплайны)
Агенты для data governance & compliance (автоматическое DLP)
Агенты для мониторинга и алертов (AI-анализ метрик)
Использование Prompt Engineering в мультиагентных системах
Роль System Prompt в управлении агентами
Интерактивное уточнение запросов через self-reflection prompting
Практический туториал: создание AI-ассистента для Data Engineering
Часть 1: Создаем SQL-генератор с OpenAI + LangChain
Используем Few-shot prompting для обучения модели
Настраиваем embedding-слой для context-aware SQL
Часть 2: AI-агент для ETL-автоматизации (LLM + Airflow)
Применяем RAG для обработки схем данных
Автоматическая генерация ETL-скриптов
Часть 3: Интеграция мультиагентной системы с Apache Airflow
Запускаем несколько агентов для data pipeline
Применяем self-improving prompting
Заключение
Преимущества и ограничения LLM в Data Engineering
Будущее AI-инструментов в обработке данных
Практические рекомендации:
Как настроить промты для production-ready решений
Оптимизация работы LLM в data pipeline
Этичные аспекты применения LLM в Data Engineering
Статья будет полезна не только Data Engineers, но и ML-инженерам, DevOps и архитекторам, работающим с AI и данными.