主要观点：作为热情的数据工程师，作者关注到数据工程师日常面临的问题，通过设置警报及时获取数据管道错误通知，发现关键数据集加载问题后，意识到传统数据管道易脆且需大量手动干预，于是致力于实现自我修复数据管道，介绍了自我修复数据管道的工作方式、实现步骤、使用的工具和技术、面临的挑战及最终思考。
关键信息：

• 自我修复数据管道理念：自动检测、分析和纠正数据处理过程中的错误，无需人工干预。
• 实现步骤：上传源文件到云存储，创建数据模型，读取源文件并识别数据集，将干净数据集导入 BigQuery 并将错误记录发送给 LLM，LLM 分析并提供智能产品 ID 分配，将固定后的数据重新导入 BigQuery，记录和监控整个过程。
• 工具和技术：云存储、云函数、BigQuery、GPT-4/DeepSeek R1、云日志、云 composer 等。
• 面临挑战：LLM 集成（确保 API 调用高效和响应准确，考虑成本）、错误处理（设计健壮机制，应对多种错误）、可扩展性（优化管道处理大规模数据）、成本管理（监控 GCP 和 OpenAI API 成本）。
  重要细节：
• 读取输入数据从云存储时可利用云函数触发，进行数据质量检查但实际场景中难预测所有测试用例。
• 分析错误时 LLM 可对日期字段格式等问题提供建议和修正。
• 实现重试机制确保 resilience，GPT 分析输入提示和错误消息确定调用的函数。
• 应用自动纠正时根据 LLM 建议处理错误记录，将固定后的数据导入 BigQuery 或记录到错误表。
• 整个过程通过云日志监控，开始可从小项目尝试自我修复管道，定期监控性能和成本等。