作者认为，由于大型语言模型（LLM）固有的不一致性，直接使用 LLM 进行计划的定期分析存在问题。当 LLM 生成分析提示时，即使输入相同，结果也可能不同，这使得无法区分数据中的真实变化和由 LLM 输出变化引起的变化。为解决此问题，作者提出了一种分阶段的方法，即在“构建时”使用 LLM 进行探索和代码生成，然后由人工审查和版本控制生成的代码。然后，由计划程序确定性地执行此编码的指标定义，并在下游再次使用 LLM 进行解释。 AI
影响 提出了在数据分析工作流中更可靠地集成 LLM 的框架。
排序理由 讨论 LLM 在计划分析任务中的局限性的观点文章。
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