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数据质量与验证检查的提示工程
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原文英文，约1200词，阅读约需5分钟。
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内容提要
提示工程不仅是提出问题，更需像数据审计员一样构建问题。通过大型语言模型（LLM），数据验证从严格规则转向逻辑推理，能够识别数据集中的不一致和错误。有效的提示设计需清晰且具上下文，鼓励模型解释判断。将领域知识与结构化元数据结合，可提升验证准确性。最终，提示工程将成为现代数据治理的重要支柱。
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关键要点
- 提示工程不仅是提出问题，更需像数据审计员一样构建问题。
- 通过大型语言模型（LLM），数据验证从严格规则转向逻辑推理，能够识别数据集中的不一致和错误。
- 有效的提示设计需清晰且具上下文，鼓励模型解释判断。
- 将领域知识与结构化元数据结合，可提升验证准确性。
- 提示工程将成为现代数据治理的重要支柱。
- 数据验证从基于规则转向基于推理，能够处理非结构化和半结构化数据。
- 设计提示时需考虑清晰性和上下文，确保模型的判断准确。
- 嵌入领域知识可以提高数据验证的有效性。
- 利用LLM自动化数据验证流程，提高效率和准确性。
- 数据验证的核心在于信任，LLM通过提示工程增强了这种信任。
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