LLM 驱动的数据迁移：大规模实践中真正有效的方法
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这个方案听起来很诱人：将遗留记录输入 LLM，描述目标 Schema，让模型自行找出字段映射。无需手写解析器，无需数月的转换逻辑，也不依赖领域专家。已有团队实践后，在传统 ETL 所需时间的一小部分内达到了 70–97% 的准确率。问题在于，剩余 3–30% 的失败不像失败——它们看起来像是正确的数据。
这种不对称性——错误输出在结构上是合法且合理的——才是让 LLM 驱动的数据迁移在没有正确验证架构时真正危险的根源。本文介绍了那些成功落地的团队实际构建了什么：LLM 在流水线中的适用场景、它静默出错的地方，以及能捕获传统工具无法发现的错误的验证层。
