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原文链接：https://www.kdnuggets.com/prompt-engineering-for-data-quality-and-validation-checks
原文作者：Nahla Davies
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## 引言
数据团队不再仅仅依赖静态规则或正则表达式来验证数据，他们正发现精心设计的提示能够帮助识别数据集中的不一致、异常和明显的错误。但与任何工具一样，魔力在于使用方式。
提示工程不仅仅是向模型提出正确的问题——它是关于构建这些问题，使其能够像数据审计员一样思考。正确使用时，它能使质量保证比传统脚本更快、更智能、更具适应性。
## 从基于规则的验证转向LLM驱动的洞察
多年来，数据验证一直等同于严格的条件——硬编码的规则，当数字超出范围或字符串不符合预期时便会触发警报。这些规则在结构化、可预测的系统中运行良好。但随着组织开始处理非结构化或半结构化数据——比如日志、表单或抓取的网络文本——这些静态规则开始失效。数据的混乱程度超越了验证器的僵化。
提示工程应运而生。对于大型语言模型（LLMs）而言，验证变成了一个推理问题，而不是一个句法问题。我们不再是说“检查列B是否匹配正则表达式X”，而是可以问模型“鉴于数据集的上下文，这条记录在逻辑上是否合理？”。这是一个根本性的转变——从强制执行约束到评估一致性。突然间，模型可以发现像“2023-31-02”这样的日期不仅格式错误，而且根本不可能存在。这种上下文感知能力将验证从机械性提升到了智能性。
最好的部分是什么？这并不会取代你现有的检查。它是对现有检查的补充，能够捕捉到规则看不到的更微妙的问题——错误的标签条目、矛盾的记录或不一致的语义。可以将LLMs视为你的第二双眼睛，它们受过训练不仅要标记错误，还要解释错误。
## 设计像验证器一样思考的提示
设计不佳的提示会使强大的模型像一个无知的实习生。为了使LLMs在数据验证中发挥作用，提示必须模仿人类审计员对正确性的推理方式。这从清晰度和上下文开始。每条指令都应定义模式（schema），指定验证目标，并提供好数据与坏数据的示例。没有这种基础，模型的判断就会漂移。
一种有效的方法是分层构建提示——从模式级别的验证开始，然后转向记录级别，最后进行上下文交叉检查。例如，你可能会首先确认所有记录都具有预期的字段，然后验证单个值，最后询问：“这些记录彼此之间是否一致？”这种递进模仿了人类的审查模式，并从长远来看提高了智能体AI的安全性。
至关重要的是，提示应鼓励模型进行解释。当LLM标记一个可疑条目时，要求它为自己的决定辩护，通常可以揭示其推理是否合理或只是偶然。诸如“简要解释一下你认为该值可能不正确的原因”之类的短语，会促使模型进入自我检查循环，从而提高可靠性和透明度。
实验至关重要。根据措辞方式的不同，同一数据集可能产生截然不同的验证质量。对措辞进行迭代——添加明确的推理提示、设置置信度阈值或约束格式——可以使噪音与信号之间产生差异。
## 将领域知识嵌入提示中
数据不是孤立存在的。一个数据集中看起来“异常”的值，在另一个数据集中可能就是标准的。例如，在杂货数据集中，10,000美元的交易看起来可能很可疑，但在B2B销售中却微不足道。这就是为什么使用Python进行有效的数据验证提示工程必须编码领域上下文——不仅是句法上的有效内容，更是语义上的可能内容。
嵌入领域知识有几种方法。你可以向LLMs提供来自已验证数据集的样本条目，在提示中包含自然语言规则描述，或在提示中定义“预期行为”模式。例如：“在此数据集中，所有时间戳应落在工作时间（本地时间上午9点至下午6点）内。标记任何不符合要求的项。”通过上下文锚点来指导模型，可以使其保持基于现实世界逻辑的根基。
另一种强大的技术是将LLM推理与结构化元数据配对。假设你在验证医疗数据——你可以将一个小型本体论或代码簿包含在提示中，确保模型了解ICD-10代码或实验室范围。这种混合方法将符号的精确性与语言的灵活性相结合。这就像给了模型一本字典和一个指南针——它能够解释模糊的输入，但仍然知道“正北”在哪里。
要点是：提示工程不仅仅是关于句法。它是关于以一种可解释且可扩展的方式，将领域智能编码到不断变化的数据集中。
## 使用LLMs自动化数据验证管道
LLM驱动验证最引人注目的部分不仅仅是准确性——而是自动化。想象一下将基于提示的检查直接插入到你的提取、转换、加载（ETL）管道中。在新记录进入生产环境之前，LLM会快速检查异常：错误的格式、不可能组合、缺失的上下文。如果发现问题，它会进行标记或注释以供人工审查。
这种情况已经在发生。数据团队正在部署像GPT或Claude这样的模型，充当智能的“守门员”。例如，模型可能会首先突出显示“看起来可疑”的条目，然后在分析师审查并确认后，这些案例会作为训练数据反馈以完善提示。
当然，可扩展性仍然是一个考虑因素，因为在大量查询LLMs可能会很昂贵。但通过选择性地使用它们——对样本、边缘案例或高价值记录使用——团队可以在不超支的情况下获得大部分收益。随着时间的推移，可重用的提示模板可以标准化这一过程，将验证从繁琐的任务转变为模块化的、AI增强的工作流程。
当集成得当，这些系统不会取代分析师。它们会让他们更敏锐——让他们从重复的错误检查中解放出来，专注于更高阶的推理和补救工作。
## 结论
数据验证始终关乎信任——相信你正在分析的内容确实反映了现实。通过提示工程，LLMs将这种信任带入了推理时代。它们不仅检查数据看起来是否正确；它们评估数据是否有意义。通过精心设计、上下文基础和持续评估，基于提示的验证可以成为现代数据治理的核心支柱。
我们正在进入一个新时代，最优秀的数据工程师不仅仅是SQL巫师——他们是提示架构师。数据质量的前沿不再由更严格的规则定义，而是由更明智的问题定义。而那些最擅长提问的人，将构建出明天最可靠的系统。
Nahla Davies是一位软件开发人员和技术作家。在全身心投入技术写作之前，她曾从事过许多有趣的工作——包括担任一家专注于体验式品牌推广的Inc. 5,000 组织的首席程序员，该组织服务的客户包括三星、时代华纳、Netflix和索尼。
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