🔵 عنوان مقاله
The Feature We Were Afraid to Talk About (7 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
dltHub با صراحت توضیح می‌دهد که اتکای کامل به LLM برای ساخت خودکار data scaffold از روی مستندات، در عمل برای محیط‌های تولیدی قابل اعتماد نبود. نسخه اول، اسکَفولدها را مستقیم با LLM می‌ساخت و در ظاهر عالی بود، اما خطاهای ظریف و «توهمات» باعث شکست پایپ‌لاین‌ها و اتلاف زمان دیباگ می‌شد. در v2 رویکرد برعکس شد: ابتدا با پارسرها و اعتبارسنج‌های قطعی، حقایق قابل راستی‌آزمایی (مثل endpointها، schemaها، روش‌های احراز هویت و قواعد pagination) استخراج و تثبیت می‌شوند؛ سپس LLM فقط برای ظرایف معنایی وارد می‌شود—برای رفع ابهام‌ها، نام‌گذاری بهتر یا پیشنهاد تبدیل‌های سبک—آن هم با ارجاع شفاف به منبع تا قابلیت رهگیری و اصلاح حفظ شود. نتیجه، کاهش خطا و افزایش قابلیت بازتولید و دیباگ‌پذیری است؛ LLM ارزش افزوده می‌دهد اما موتور تصمیم قطعی نیست. درس کلیدی: در داده‌های تولیدی، باید LLM را با ریل‌های ایمنی، استخراج قطعی و اعتبارسنجی احاطه کرد، نه اینکه همه چیز را به آن سپرد.
#LLM #DataEngineering #MLOps #AI #ProductionReliability #DeterministicParsing #DataPipelines #dltHub
🟣لینک مقاله:
https://dlthub.com/blog/improving_generation_baseline?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
The Feature We Were Afraid to Talk About (7 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
dltHub با صراحت توضیح می‌دهد که اتکای کامل به LLM برای ساخت خودکار data scaffold از روی مستندات، در عمل برای محیط‌های تولیدی قابل اعتماد نبود. نسخه اول، اسکَفولدها را مستقیم با LLM می‌ساخت و در ظاهر عالی بود، اما خطاهای ظریف و «توهمات» باعث شکست پایپ‌لاین‌ها و اتلاف زمان دیباگ می‌شد. در v2 رویکرد برعکس شد: ابتدا با پارسرها و اعتبارسنج‌های قطعی، حقایق قابل راستی‌آزمایی (مثل endpointها، schemaها، روش‌های احراز هویت و قواعد pagination) استخراج و تثبیت می‌شوند؛ سپس LLM فقط برای ظرایف معنایی وارد می‌شود—برای رفع ابهام‌ها، نام‌گذاری بهتر یا پیشنهاد تبدیل‌های سبک—آن هم با ارجاع شفاف به منبع تا قابلیت رهگیری و اصلاح حفظ شود. نتیجه، کاهش خطا و افزایش قابلیت بازتولید و دیباگ‌پذیری است؛ LLM ارزش افزوده می‌دهد اما موتور تصمیم قطعی نیست. درس کلیدی: در داده‌های تولیدی، باید LLM را با ریل‌های ایمنی، استخراج قطعی و اعتبارسنجی احاطه کرد، نه اینکه همه چیز را به آن سپرد.
#LLM #DataEngineering #MLOps #AI #ProductionReliability #DeterministicParsing #DataPipelines #dltHub
🟣لینک مقاله:
https://dlthub.com/blog/improving_generation_baseline?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Dlthub
The feature we were afraid to talk about
This is the story of how we made our LLM generation workflow superior to starting from raw docs.