Когда задача связана с кодом, таблицами или вычислениями, одного текстового ответа может быть недостаточно. Важно проверить результат на данных, выполнить расчёт или запустить код и посмотреть, что получится.
В Yandex AI Studio модель может использовать Python для таких задач: выполнять код, работать с файлами, проводить вычисления и учитывать результат выполнения в следующем ответе. Разберём, для каких сценариев это подходит.
Проверяйте код запуском
Модель может не только предложить Python-код, но и выполнить его.
Например, можно попросить:
- написать функцию для обработки данных;
- проверить фрагмент Python-кода;
- найти причину ошибки;
- изменить код после неудачного запуска;
- проверить, какой результат возвращает программа.
Если во время выполнения возникает ошибка, модель получает информацию о ней, может скорректировать решение и запустить код повторно.
Так можно проверить код в работе, а не оценивать его только по тексту ответа.
Используйте вычисления там, где важен результат
Для задач с числами модель может использовать Python и опираться на результат расчёта при подготовке ответа.
Например:
Задача:
Рассчитать среднее значение продаж за период и определить дни с наибольшим отклонением.
Модель может написать код, выполнить вычисления и использовать полученные значения в итоговом ответе.
Такой подход подходит для:
- расчёта показателей;
- статистического анализа;
- проверки формул;
- сравнения наборов данных;
- преобразования числовых значений.
Анализируйте данные из файлов
Исходные данные не обязательно переносить в промпт вручную. В сценарий можно передать файл и использовать его при анализе.
Например, модель может работать с данными из:
- CSV;
- XLSX;
- JSON;
- TXT.
Можно загрузить таблицу и попросить найти нужные значения, рассчитать показатели, сравнить группы данных или преобразовать исходную структуру.
Например:
Файл: продажи по регионам за месяц.
Задача:
Посчитать выручку по каждому региону и определить три региона с максимальным ростом.
Модель использует данные из файла, выполняет расчёты и формирует результат на их основе.
Преобразуйте данные и получайте готовый результат
Работа с данными не обязательно заканчивается текстовым ответом.
В зависимости от задачи модель может подготовить результат в удобном формате: обработать таблицу, сформировать новый набор данных, построить график или создать файл с результатами анализа.
Например, можно:
- очистить и преобразовать данные;
- объединить значения из нескольких колонок;
- сформировать новую таблицу;
- подготовить отчёт по результатам расчётов;
- построить график по данным.
Так AI можно использовать как часть процесса обработки данных от исходного файла до готового результата.
Используйте выполнение кода как инструмент AI-сценария
За выполнением Python-кода в AI Studio отвечает Code Interpreter.
Он запускает код в изолированной среде и передаёт модели результат выполнения. Модель может учитывать этот результат, продолжать решение задачи и при необходимости запускать новый код.
Code Interpreter можно использовать как инструмент текстового агента через Responses API. Это позволяет встроить работу с кодом, файлами и расчётами в продукт или внутренний процесс.
Например, приложение может передать модели файл с данными и задачу, а в ответ получить рассчитанные показатели или подготовленный результат.
Начните с своей задачи
Для проверки сценария возьмите пример, который обычно требует ручной работы: фрагмент Python-кода, таблицу или расчёт.
Передайте данные модели, сформулируйте задачу и посмотрите, как она использует выполнение кода для получения результата.
Попробуйте работу с кодом и данными в Yandex AI Studio.
Листая дальше, вы перейдёте на aistudio.yandex.ru