Что это такое простыми словами

AI Sheets - это визуальный Open Source сервис для сборки, очистки, обогащения и анализа данных. Интерфейс как у знакомых таблиц: загружаете CSV/XLS, пишете подсказку - и получаете новый столбец с результатами работы модели (классификация, суммаризация, перевод, извлечение сущностей, генерация текстов/картинок и т.д.).

Попробовать онлайн можно здесь.
Установить локально - GitHub.

Чем полезно бизнесу и продуктовым командам

AI Sheets может пригодиться многим, но прежде всего этот инструмент адресован продуктовым командам, дата-сайентистам и бизнесу, работающему с текстами/данными. Ниже мы перечисляем кратко, для каких задач сервис подойдет в первую очередь.

• Быстрые эксперименты без разработчиков. Можно проверить гипотезу на своих данных за часы, а не за недели;
• ‍Улучшение промптов на реальных примерах. Редактируете ячейки - AI Sheets «учится» на них (few-shot);
• ‍Сравнение моделей в один клик. По столбцу на модель + «LLM-судья» для автоматической оценки;
• Обогащение данных. Дополнить датасет информацией, которой не хватает. Это могут быть географические коды, описания, переводы, дополнительные атрибуты и т.д.;
• Готовый экспорт и масштабирование. Экспорт в Hub с конфигом для массовой генерации через HF Jobs.
  
  

Что можно сделать за 10–30 минут

Также посредством AI Sheets легко закрывать короткие задачи прямо сейчас. Вот примеры:

• Трансформировать: «Убери лишние символы из текста: {{text}}»
• ‍Классифицировать: «Определи тему текста: {{text}}»
• ‍Извлечь инсайты: «Дай 3 главные идеи из: {{text}}»
• ‍Обогатить: «Найди почтовый индекс для адреса: {{address}}» (и здесь включить опцию поиска в вебе)
• ‍Сгенерировать синтетику: «Опиши профиль специалиста → напиши реалистичное письмо от его лица: {{person_bio}}»
• ‍Сравнить модели: столбец Модель-1, столбец Модель-2 + столбец «Судья» с кратким вердиктом
  

Как начать ( пути)

Чтобы запустить работу с данными, не нужно тратить много времени и нервов. И даже для теста у вас есть два основных пути:

1) Импортировать свои данные
Загрузите CSV/XLS/TSV/Parquet (до 1 000 строк), добавьте AI-столбцы с подсказками и регенерируйте результаты.

2) Сгенерируйте датасет «с нуля»
Опишите, что нужно: «Список вымышленных стартапов: название, отрасль, слоган» - AI Sheets создаст структуру и первые строки.

Фишки интерфейса:

• тянете «хвост» столбца вниз - мгновенно генерируются новые строки;
• редактируете и ставите лайк - это попадёт в few-shot при регенерации;
• можно менять модель/провайдера и включать/выключать web-search при необходимости актуализировать факты.
  

Кому это «зайдёт»

А вот тут мы собрали компактную таблицу «роль → польза → примеры применения AI Sheets», чтобы сразу было видно, кто и как может задействовать сервис:

Роль	Польза	Примеры применения
Маркетинг / Контент	Быстрое создание и тестирование креативов, персонализация сообщений	· Генерация вариантов заголовков для кампаний · Сегментация базы по отзывам / комментариям · Подготовка email-писем под разные сегменты · Проверка и корректировка тональности
Поддержка / Операции	Сокращение времени на ответы, автоматизация рутинных задач	· Классификация тикетов по темам («оплата», «техника») · Автоматический выбор шаблона ответа · Обновление и расширение FAQ из реальных обращений · Анализ и разметка данных без кода
Аналитика / Data Science	Быстрая подготовка и разметка данных, ускорение feature engineering	· Автоматическое тегирование отзывов · Создание новых признаков (features) прямо в таблице · Подготовка обучающих выборок для моделей · Трансформация текстов (лемматизация, нормализация)
Продукт / R&D	Эксперименты с AI-моделями, улучшение качества продукта	· A/B сравнение моделей на реальных данных · Отладка промпт-инжиниринга в таблице · Быстрая генерация датасетов для прототипов · Тестирование AI-функций до внедрения в код

Плюсы и ограничения

Здесь вы найдете описание основных преимуществ и особенностей no-code-инструмента. Это поможет понять бизнесу и продуктовым командам, на что обратить внимание.

Плюсы

1. No-code интерфейс
   ‍Работать можно прямо «как в таблицах», без навыков программирования. Это снижает порог входа и делает инструмент доступным для маркетологов, аналитиков, менеджеров продукта.
2. ‍Быстрые итерации
   ‍Можно экспериментировать с промптами и моделями буквально в режиме «редактирования ячеек». Результаты видны сразу, что ускоряет тестирование гипотез и улучшение качества датасетов.
3. ‍Доступ к тысячам моделей
   Поддержка Hugging Face Hub даёт возможность выбирать любую из множества открытых моделей - от генерации текста до анализа тональности или машинного перевода. Это удобно для сравнений и подбора оптимальной модели под задачу.
4. ‍Гибкость сценариев: облако или локально
   AI Sheets можно развернуть в облаке (удобно для быстрой работы) или локально (важно для приватности и контроля над данными). Это ключевой аргумент для компаний с чувствительной информацией.
5. ‍Экспорт в Hugging Face Hub с конфигом
   Все настройки (модель, промпт, параметры) можно сохранить в конфигурации и выгрузить в Hub. Это обеспечивает воспроизводимость и позволяет запускать обработку в автоматизированных пайплайнах (например, через HF Jobs).
   

Ограничения

1. Качество зависит от модели и промпта
   Результаты не всегда стабильны. Одна и та же задача может давать разные ответы в зависимости от выбранной модели или формулировки запроса. Требуется внимательная настройка и человеческий контроль.
2. ‍Масштабирование ограничено интерфейсом
   Для небольших датасетов интерфейс «как в таблицах» работает идеально. Но при десятках или сотнях тысяч строк он становится узким местом. Для продакшен-масштабов нужно использовать экспортированный конфиг и запускать задачи через Hugging Face Jobs.
3. ‍Ручная проверка обязательна
   Даже с хорошими моделями возможны ошибки, искажения, неточные теги. Чтобы данные были надёжными, команде всё равно нужно выделять время на ревью и корректировки.
4. ‍Зависимость от внешних моделей
   Некоторые модели бесплатные и open-source, но работа с крупными и мощными LLM (особенно через облачных провайдеров) может приводить к дополнительным затратам. При масштабном использовании нужно планировать бюджет.

Итог 

AI Sheets - удобный способ подружить ваши таблицы с ИИ: от «почистить колонку» до «оценить качество разных моделей» без строчки кода. Попробуйте демо, а если нужен гайд под вашу задачу (промпты, выбор моделей, метрики) - напишите нам в Nocodecircle, пришлём шаблоны и чек-лист запуска.