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.

Вдохновленные высоким интересом к разработке с использованием LLM, мы создали это новое руководство по инженерии промптов, которое содержит все последние исследования, продвинутые техники промптов, обучающие материалы, руководства по промптам для конкретных моделей, лекции, ссылки, новые возможности LLM и инструменты, связанные с инженерией промптов.

1. Введение в LLM для Data Engineer

Краткий обзор LLM (Large Language Models) и их эволюции
Почему Data Engineers должны обращать внимание на LLM
Как LLM и мультиагентные системы могут упростить работу с данными
Роль Prompt Engineering в работе с LLM: как правильная формулировка запросов влияет на качество результата

2. 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 LLM по критериям:
Качество генерации SQL
Возможность интеграции с data-стеком
Поддержка сложных pipeline

3. 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

4. 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

5. 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

6. 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.