ИИ (не) против таблиц Сегодня ИИ-агенты — это самое близкое, что у нас есть к умным роботам из книг и фильмов, которые помогают людям в их повседневных делах. Но функционал у них все еще не фантастический — например, многие из них неважно справляются с структурированными данными. Учитывая, что ИИ-агентов часто используют для работы, им нужно уметь эффективно работать с таблицами и не бояться Excel. С этой проблемой столкнулись в Dust, компании, которая занимается созданием ИИ-агентов. Команда проекта рассказала, как учила искусственный интеллект «понимать» табличные данные. 🔵Все началось с того, что нужно было научить LLM анализировать CSV-файлы. Для этого решили «прикрутить» к ней SQLite, которая отвечала за то распознавание структуры данных и обработку SQL-запросов. 🔵Запросы при этом генерировал сам ИИ-агент на основании промпта пользователя. Он отправлял этот запрос в БД и возвращал ответ от нее. На одних CSV-файлах не остановились и пошли дальше, постепенно научив своих агентов работать с таблицами в Notion, Google Sheets и Office 365. Эти источники добавили своих сложностей. 🔵Чтобы обрабатывать таблицы в Notion, пришлось научиться гибко работать с данных разных типов. 🔵В Google и Office у файлов часто бывает сложная структура — несколько листов, заголовки, объединенные ячейки, встроенные графики. Все это нужно было быстро (и желательно незаметно от юзера) обработать. 🔜 В итоге в Dust разработали единый уровень абстракции для всех источников, каждый из которых представляли в виде таблицы с несколькими колонками: Уникальным ID, Названием и описанием, Схемой (колонками и их типами), URL-источником. После этого команда смола пойти дальше и даже начать работать с данными в DWH — для этого пришлось отказаться от SQLite и научить LLM работать с большими объемами строк и разными диалектами SQL. В посте в блоге немного технической информации, но все же в ней есть интересные мысли и выводы для тех, кто работает с таблицами и ИИ — и хочет их друг с другом подружить. А вы используете ИИ-агентов для работы? ❤️ — Использую и расскажу про это в комментариях 🌚 — Нет, не приходилось