微软开源Fabric-RLM:让LLM写代码递归处理大数据
adnan_hashmi · x · 2026-09-26
微软 Fabric CAT 团队的 Sandeep Pawar 开源了 Fabric-RLM,一个在 Microsoft Fabric 中实现 Recursive Language Model(RLM)的 Python 库,解决「大 CSV / 宽 Excel / 一堆 PDF 塞不进上下文窗口、答案对错无从验证」的痛点。
思路源自 MIT 的 Alex Zhang、Tim Kraska 与 Omar Khattab 论文,基于 DSPy 的 RLM 模块:不把数据全塞 prompt,而是让模型写 Python 代码在 notebook 会话的子进程中检查数据、按需递归调用自身、自我修错。用户只需给出自然语言任务、输入(Lakehouse 文件、Delta 表、语义模型、CSV 等)和输出契约(返回字段与类型)。作者称该项目打磨了 5 个月。
所属事件:微软团队开源 Fabric-RLM,用 LLM 递归处理大规模数据(2 条相关)→
「编程与Agent」频道最新
- 被赞为推上最好的 evals 帖:demo 不等于 agent 生产可靠性 — alex_verem · 2026-09-27
- 开发者吐槽 GPT 6 表现远低预期:误读提示词、乱改 UI、长任务不可信 — vaishnavsm · 2026-09-27
- Antigravity+Gemini 3.8 Flash 批量找 PDF 建 corpus,配 skill 成本大降 — doodlestein · 2026-09-27
- 开发者抱怨:Astra 能力顶尖但上下文处理糟糕,长会话丢信息 — Unique-Werewolf-2784 · 2026-09-27
- 实战经验:捕获的 prompt injection 几乎都藏在 HTML 里而非正文 — kumard3 · 2026-09-27
- 生产环境开发者吐槽:现有 AI 记忆全是向量库套壳,根本分不清事实变化 — According_Bee_2957 · 2026-09-27