Яндекс автоматизировал описание 15 000 таблиц с помощью LLM: вместо 500 за год — за полгода

В Яндексе десятки миллионов таблиц с данными объёмом в экзабайты. Даже после отбора самых востребованных остаётся несколько десятков тысяч, которые нужно описывать: что внутри, откуда взялось, можно ли доверять. Без этого аналитики не находят данные через поиск, дублируют работу, а ИИ-агенты теряют в качестве.

Ручные описания шли черепашьими темпами: за год удалось описать всего 500 таблиц из 40 000. Чтобы ускорить процесс, технический менеджер Роман Гриднев подключил LLM, которая генерировала черновики описаний. Люди лишь правили их — вместо пустого листа получали готовый шаблон.

За полгода таким образом описали 15 000 таблиц — в 30 раз больше, чем вручную за год. Качество черновиков от LLM со временем почти сравнялось с человеческими описаниями. Экономия — около пяти лет рабочего времени аналитиков.

Подход уже используют для новых таблиц, и процесс масштабируется на всю базу данных Яндекса. Это не только ускоряет работу людей, но и улучшает результаты ИИ-агентов, которые всё чаще решают аналитические задачи на этих данных.