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快速进行数据质量和验证检查的工程
及时工程不仅仅是向模型提出正确的问题，而是构建这些问题，以便像数据审计员一样思考。如果使用得当，它可以使质量保证比传统脚本更快、更智能、适应性更强。
来源:KDnuggets简介
数据团队现在发现，精心设计的提示可以帮助识别数据集中的不一致、异常和彻底错误，而不是仅仅依赖静态规则或正则表达式模式。但就像任何工具一样，神奇之处在于它的使用方式。
及时工程不仅仅是向模型提出正确的问题，而是构建这些问题，以便像数据审计员一样思考。如果使用得当，它可以使质量保证比传统脚本更快、更智能、适应性更强。
从基于规则的验证转向 LLM 驱动的洞察力
多年来，数据验证一直是严格条件的代名词——当数字超出范围或字符串与预期不匹配时，硬编码的规则就会发出尖叫声。这些对于结构化、可预测的系统来说效果很好。但随着组织开始处理非结构化或半结构化数据（例如日志、表单或抓取的网络文本），这些静态规则开始被打破。数据的混乱程度超出了验证器的僵化程度。
输入提示工程。对于大型语言模型（LLM），验证成为一个推理问题，而不是一个语法问题。我们可以询问模型，“在给定数据集上下文的情况下，这条记录是否具有逻辑意义？”而不是说“检查 B 列是否与正则表达式 X 匹配”。这是一个根本性的转变——从强制约束到评估一致性。突然，模型发现像“2023-31-02”这样的日期不仅格式错误，而且不可能。这种情境意识将验证从机械变为智能。
最好的部分？这不会取代您现有的支票。它对它们进行补充，捕捉规则看不到的更微妙的问题——标签错误的条目、矛盾的记录或不一致的语义。将法学硕士视为您的第二双眼睛，他们不仅接受培训来标记错误，还接受解释错误的培训。