☕️ Основы промпт-инжиниринга

Наткнулся на перевод статьи «Prompt Engineering» от Lee Boonstra (инженер из Google) — и сразу решил поделиться с вами основными тезисами в виде карточек.

В карточках охвачена лишь первая часть цикла статей. Остальные части читайте здесь:
❶ Часть 1 (текущая): Основы промпт-инжиниринга и базовые техники
❷ Часть 2: Продвинутые техники промптинга и работа с кодом
❸ Часть 3: Лучшие практики и рекомендации

Ещё понравилась Шпаргалка для создания идеального промпта. В неё тоже рекомендую заглянуть.


#ai #llm #prompting

☕️ Семантический слой: ключ к доверию в данных и эффективности ИИ

Меня давно интересовал вопрос: как подружить данные и искусственный интеллект — сделать так, чтобы на вопрос «какая выручка за прошлый месяц» система выдавала мне нужную цифру? На первый взгляд, задача простая. Но на практике всё оказывается сложнее: алгоритмы генерируют SQL-запросы, игнорируя бизнес-контекст. Например, если в запросе фигурирует «клиенты», ИИ может выбрать таблицу users, а не customers, если не указано, что именно подразумевается. Это приводит к ошибкам и недоверию к результатам.

Решение пришло после изучения концепции семантического слоя. Оказалось, что проблема скрывается в отсутствии единой «карты» для ИИ: без чёткой связи между бизнес-терминами и техническими источниками данные превращаются в 💩.

Семантический слой — это прослойка между сырыми данными и конечными пользователями. Он выступает своего рода «переводчиком», объясняя ИИ и аналитическим инструментам, что именно означают метрики, откуда они берутся и как рассчитываются.

Он не выглядит как «наворот» для крупных корпораций. Он необходим любому бизнесу, который хочет масштабировать аналитику и внедрять ИИ. Без него есть риск создать «долг» в виде противоречивых данных, ручной работы и потери доверия к выводам.

Если вы начинаете путь к цифровизации: заложите семантический слой на этапе проектирования. Это сэкономит время и деньги в будущем, а ИИ превратится из «черного ящика» в надёжного партнёра.

#data #ai #semantic

☕️ Лайфхак: Как найти дубликаты в базе данных с помощью SQL

Дубликаты в данных — частая проблема, которая может привести к некорректным аналитическим выводам, ошибкам в расчетах или ухудшению пользовательского опыта.

Например, дублированные email-адреса в CRM увеличивают расходы на email-рассылки, а повторяющиеся записи о заказах — риск двойного начисления бонусов.

Из прикреплённых к посту карточек вы узнаете, как найти их с помощью SQL.

#sql #data #tips #database #productivity

☕️ Как внедрять изменения в команде: 3 этапа по Коттеру

Внедрение изменений — сложная задача, особенно в IT-командах, где рутина и привычные инструменты кажутся «работающими». Но как заставить команду перейти на новый инструмент или методологию без сопротивления? Джон Коттер, эксперт по управлению изменениями, предлагает проверенный фреймворк. Расскажу, как применить его на практике.

Изменения — это про контекст и эмоции. Вот три этапа, которые позволят воплотить изменения:
— Срочность — покажите, что текущая боль больше, чем усилия на изменения.
— Лидеры — найдите «чемпионов», которые станут вашими амбассадорами.
— Результаты — начните с малого, чтобы создать инерцию.

#change #productivity #teamwork #tools #agile