Архив Электронная коммерция и маркетплейсы · Классифайды
Авито: пайплайн с локальной LLM переводит витрины Vertica в Trino за 30–60 минут
По данным «Авито», пайплайн на локальной LLM с проверками и ревью инженера сократил перевод одной витрины данных из Vertica SQL в Trino SQL до 30–60 минут вместо 3–5 часов.
/01 · ключевые результаты
-
результат
30–60 мин
время перевода одной витрины
Авито Тех, блог компании, 31.08.2026
по данным на август 2026 года · команда BI-разработчиков коммерческого департамента Авито, перевод витрин Vertica SQL в Trino SQL
данные компании
- 3–5 ч время перевода одной витрины ранее · исходный уровень Авито Тех, блог компании, 31.08.2026
- 15 витрин переведено в Trino · масштаб Авито Тех, блог компании, 31.08.2026
- около 65 витрин общий объём к переводу · масштаб Авито Тех, блог компании, 31.08.2026
- около 90% внутренняя proxy-метрика качества обучения DSPy · возможность системы Авито Тех, блог компании, 31.08.2026
оценка strategai
Оценку не приводим: источник не называет денежный эффект, стоимость часа инженера и объём работ в часах по всем витринам.
По данным «Авито», пайплайн на локальной LLM с проверками и ревью инженера сократил перевод одной витрины данных из Vertica SQL в Trino SQL до 30–60 минут вместо 3–5 часов.
/02 · паспорт кейса
Бизнес
- Компания
- Авито
- Отрасль
- Электронная коммерция и маркетплейсы · Классифайды
- Функция
- ИТ, разработка ПО и кибербезопасность
- Задача
- Генерация кода и модернизация ПО
Технология
- Класс AI
- Генеративный ИИ: LLM, ассистенты, RAG
- Тип решения
- Собственная разработка
- Данные
- Переведённые витрины как обучающая выборка, golden dataset изолированных паттернов миграции, эталонные витрины Trino для сверки данных.
Внедрение
- Стадия
- Промышленная эксплуатация, на 31.08.2026
- География
- Россия
/03 · описание кейса
Зачем
Бизнес-задача
Авито переходит с базы данных Vertica на Trino, и команде BI-разработчиков коммерческого департамента нужно было перевести около 65 витрин данных из одного диалекта SQL в другой. Витрина состоит из управляющего заголовка, множества временных таблиц и преобразований, а объём кода достигает от 500 до 4000 строк. Готовых инструментов в открытом доступе команда не нашла, SQL Glot и регулярные выражения рассматривала, ручной перевод оценила как долгий, дорогой и нестабильный. Облачные LLM требуют передавать бизнес-логику и схемы таблиц наружу и упираются в лимиты, поэтому выбрали локальную модель, при которой данные остаются в контуре компании.
Что
Решение
Команда построила модульный пайплайн с оркестратором, который ведёт metadata.json с состоянием каждой части. SQL делится на части, каждую переводит модуль DSPy на локальной модели Gemma 4 31b qat. Затем работают проверка запрещённых Vertica-паттернов регулярными выражениями, платформенные автотесты Авито по API, запуск SQL в Trino с циклом исправлений, где модель использует инструменты, и сверка данных с эталонной витриной из Vertica. Промпт и few-shot примеры подбирает DSPy на golden dataset изолированных паттернов по составной proxy-метрике с LLM-судьёй. Неуспешные витрины уходят на ревью, итоговое решение принимает человек. Прогресс виден на дашборде на Streamlit.
Как
Внедрение
Команда сравнила GLM 4.7 flash, несколько моделей Qwen, Devstral small, Gemma 4 и другие. Qwen Coder Next и Devstral small хорошо переводили, но плохо работали на стадии тестирования и ремонта, qwen 3.6 27b dense добавляла синтаксис Postgres. Режим reasoning заметного прироста не дал, при этом время обучения и перевода выросло в 8 раз. Выбрали Gemma 4 31b qat. Попытка сделать агента на Kilo Code со скиллом не сработала из-за объёма удерживаемого контекста. По внутренней proxy-метрике DSPy поднял качество примерно с 81% до 90%. К моменту публикации статьи 31 августа 2026 года переведено 15 витрин, перевод одной занимает 30–60 минут вместо 3–5 часов. Проверку и ответственность за результат сохраняет инженер.
/04 · источники и проверка
Что подтверждено
- По данным команды Авито, перевод одной витрины из Vertica SQL в Trino SQL занимает 30–60 минут, раньше мог уходить 3–5 часов.
- К моменту публикации статьи переведено 15 витрин из около 65.
- Пайплайн включает проверку регулярными выражениями, автотесты платформы, запуск в Trino и сверку данных с эталонной витриной; задачу решает локальная модель Gemma 4 31b qat.
- По внутренней proxy-метрике обучение DSPy подняло качество перевода примерно с 81% до 90%.
Ограничения
- 30–60 минут относятся к переводу одной витрины в настройке авторов; время ревью и доработки инженером источник отдельно не приводит.
- Цифры получены на 15 переведённых витринах из около 65; результат по остальным витринам и итоговый срок миграции не указаны.
- Инструмент не автономен: итоговую проверку и решение принимает человек, а проблемные витрины уходят в ревью.
- 81% и 90% — внутренняя proxy-метрика на изолированных паттернах; доля корректно переведённых витрин ею не измеряется.
-
[1] Авито Тех
Локальная LLM миграция Vertica2Trino. Как довести до рабочего состояния, если модель не тянет
компания · 31.08.2026
Открыть источник
АрхИИВ /strategai · CB-001717 · Версия 1 · 23.10.2026 · /c/CB-001717/