Jak pracować z LLM jako analityk lub programista | Structured prompting | Webinar z

Описание: 🟪 Data Workshop 👉 https://dataworkshop.eu/
🟩 KajoDataSpace 👉 https://kajodata.com/space/

Sztuczna inteligencja oparta na dużych modelach językowych (LLM) przestaje być nowinką i staje się realnym narzędziem pracy. Jednak korzystanie z niej wymaga nie tylko zachwytu nad możliwościami, ale też odpowiedniego podejścia. Webinar prowadzony przez zespół DataWorkshop to solidna dawka praktyki i strategii, jak oswoić LLM i wdrażać je z głową – szczególnie z perspektywy analityków danych.

1. LLM to nie magia, a narzędzie zależne od jakości danych

Pierwszy ważny wniosek – nawet najlepszy model nie zadziała poprawnie, jeśli dane wejściowe są marnej jakości. Modele językowe mogą generować błyskotliwe odpowiedzi, ale bazują na tym, co im podamy. Brak struktury, spójności i jakości danych prowadzi do halucynacji – czyli pozornie sensownych, ale nieprawdziwych odpowiedzi.

2. Najpierw fundamenty, potem narzędzia

Zamiast zaczynać od wyboru modelu, frameworka czy bazy wektorowej, warto zacząć od zrozumienia struktury komunikacji z LLM. Zespół DataWorkshop wyróżnia kilka poziomów wtajemniczenia w pracę z LLM – większość użytkowników kończy na poziomie „ChatGPT”, ale prawdziwa moc zaczyna się dopiero później – gdy zaczynamy budować z LLM strukturalną i przewidywalną komunikację.

3. Strukturyzowanie odpowiedzi – klucz do produkcyjnych zastosowań

Zamiast pracować na gołym tekście, warto wymuszać na modelach odpowiedzi w formacie JSON lub korzystać z funkcji typu function calling, structured output oraz bibliotek takich jak Pydantic i Instructor. Dzięki temu można zbudować system odporny na halucynacje i nieprzewidywalność modeli.

4. Automatyzacja i agenci – LLM jako komponent workflow

LLM mogą stać się częścią większego procesu analitycznego – np. jako tłumacze zapytań w języku naturalnym na SQL, analizatory treści PDF, generatorzy insightów lub nawet jako agenci AI odpowiadający na konkretne pytania. Kluczowa jest ich integracja w przemyślanym workflow – tam, gdzie mogą realnie przyspieszyć pracę bez utraty kontroli nad jakością.

5. Kontrola jakości i walidacja odpowiedzi

Jeśli model nie zwraca wyników w oczekiwanym formacie, można wbudować walidację (np. wymuszenie pisowni wielkimi literami w nazwie miasta) i automatyczne retry. Tego typu techniki sprawiają, że integracja LLM w procesy biznesowe staje się możliwa, bez kompromisu na jakość.

6. Analityk ≠ programista, ale warto znać podstawy

Nie trzeba być deweloperem, by wykorzystywać LLM na wyższym poziomie. Wystarczy zrozumieć struktury danych i umieć operować prostym Pythonem. Z czasem, naturalnie, pojawia się potrzeba poznania takich koncepcji jak klasy, walidatory czy API, ale nie trzeba tego wszystkiego opanować na raz.

7. LLM jako partner do brainstormingu i kodowania

LLM świetnie sprawdza się jako partner w dialogu: pomaga debugować SQL-e, proponuje pytania analityczne, sugeruje możliwe hipotezy. Dzięki temu wspiera analityka nie tylko w pracy operacyjnej, ale też koncepcyjnej.

8. To nie koniec świata dla analityków – to nowe otwarcie

LLM nie odbiorą pracy analitykom – raczej zwiększą produktywność i pozwolą jednym osobom realizować to, co wcześniej wymagało zespołu. To narzędzie wzmacniające, ale tylko dla tych, którzy potrafią nad nim zapanować.