☕️ 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