Как LLM помогают дата инженерам наводить порядок в «грязных» данных

В компаниях есть одна общая проблема: данные в таблицах и базах устроены так, что ими сложно пользоваться. Форматы скачут, значения противоречат друг другу, части полей пустые, а разные источники называют одно и то же разными словами. В итоге аналитики тратят недели на подготовку датасетов, а бизнес теряет деньги из‑за ошибок и задержек. Авторы обзора Can LLMs Clean Up Your Mess? смотрят на эту проблему как на фундаментальную: пока данные не стали «готовыми к применению», никакие отчёты, витрины и ML-пайплайны не будут надежными.

Что поменяли LLM и почему это важно

Раньше подготовка данных держалась на правилах, регулярках и доменных скриптах: работает, но плохо переносится между наборами данных и требует дорогих специалистов. В обзоре авторы говорят, что вместо жёстких пайплайнов всё чаще используют промты, контекст и даже мультиагентные системы, которые сами планируют шаги, вызывают инструменты и проверяют результат.

Авторы связывают всплеск интереса с тремя вещами: растёт спрос на application-ready data, сами LLM стали заметно сильнее, а платформы и инфраструктуры упростили сборку «умных» рабочих процессов (вплоть до агентных).

Три больших класса задач

Чтобы не утонуть в разрозненных статьях, авторы раскладывают подходы по трём направлениям.

Первое — очистка. Это стандартизация (например, привести все даты к одному виду), обработка ошибок (найти и исправить опечатки, нелепые значения, нарушения зависимостей) и заполнение пропусков. Здесь LLM ценны тем, что понимают смысл: могут догадаться, что “7th April 2021” и “04/07/21” — одно и то же, и не требуют огромного количества ручных правил.

Второе — интеграция: сопоставление сущностей и сопоставление схем. Это когда нужно понять, что две строки в разных системах описывают одного клиента, или что колонка price в одном источнике соответствует cost в другом. Обзор показывает, что LLM помогают именно там, где классические методы не справляются: синонимы, аббревиатуры, неоднозначные названия, слабые метаданные.

И третье — обогащение. Это аннотация (назначить колонкам типы и смыслы, связать значения с сущностями из знаний) и профилирование (сделать понятные описания таблиц, сгруппировать колонки, найти связи и полезные датасеты рядом). Здесь LLM часто выступают как «переводчик» между сырой структурой и человеческим пониманием данных.

Как именно используют LLM: от промта до агента

Внутри каждой задачи используется похожий набор стратегий. Самая простая — прямой промт: сериализовали строки или значения колонки, добавили правила вывода и попросили модель исправить или сопоставить. Это быстро и гибко, но дорого по токенам и плохо масштабируется.

Второй путь — заставить LLM не делать работу напрямую, а сгенерировать исполнимый код или функцию очистки. Тогда один раз пишется преобразование, а дальше всё выполняется дешево и повторяемо. Правда, появляется риск ошибочного кода, поэтому нужна проверка.

Третий вариант — мультиагентные системы и tool-based подходы: модель планирует шаги, вызывает внешние инструменты (профайлеры, системы поиска, движки правил), получает обратную связь и уточняет решение. Это выглядит ближе всего к реальному продакшену, но добавляет сложность сопровождения, задержки и новые точки отказа.

Что получилось хорошо, а что не очень

Главные сильные стороны LLM в подготовке данных авторы описывают очень приземлённо: семантическое понимание, меньше ручных правил, лучше переносимость между доменами и возможность работать с таблицами вместе с текстовыми описаниями и документацией.

Но исследователи не романтизирует картину. Во-первых, стоимость: прямой промт на больших объёмах данных быстро становится дорогим. Во-вторых, галлюцинации никуда не исчезают — даже в агентных системах, где есть проверки, модель может уверенно «додумать» несуществующий факт или неверно исправить значение. И, наконец, больная тема оценки: методов становится много, а единых строгих протоколов и сопоставимых метрик всё ещё не хватает, особенно для задач с открытым текстовым результатом (например, профилирование).

Куда всё движется

Авторы подчеркивают, что сегодня нужны более надежные агентные пайплайны и строгая оценка. Вероятно, победят гибридные системы, где рутинные операции выполняют более дешевые модели и детерминированные инструменты, а LLM подключаются точечно — там, где действительно нужен смысл и контекст. И чем ближе такие системы будут к доказуемой проверке, тем быстрее они выйдут из статей в повседневную практику.

💾 Код