Comments 18
Возможно. Я не пропагандирую использование чата для написания SQL-запросов, только показываю, что в этом кейсе инструмент тоже может быть полезен. Для кого-то этот вариант будет проще и быстрей, для кого-то нет.
Мне кажется, все иллюстрации, как ChatGPT пишет SQL-запросы, это из разряда: смотрите, как оно могёт, а к реальным запросам отношения не имеет. Например, почему здесь chatgpt решил, что join должен быть по полю client_id? Это неявно предполагает соотношение "1 клиент = много серверов". Если бы предметная область касалась не selectel, а чего-то другого, пусть онлайн-игр или соц. сетей, там было бы уместнее "1 сервер = много клиентов". В промте не было этой информации, и сеть выдумывает что угодно, а человек, не знакомый с SQL, не сможет понять, где ошибка.
Причём, доказать чату ничего невозможно, даже на примерах. В одном диалоге он меня убеждал, что каждое число вида 2^n-1 заканчивается на единицу. Я ему говорю, проверь это утверджение при n=6. Он отвечает при n=6 число заканчивается на 3. Как об стенку горох: "извините, действительно, при n=6 число заканчивается на 3, но в общем случае на 1".
Может он двоичное представление имел в виду.
Оно в принципе не может иметь отношения к реальным запросам, потому что в контексте нет структуры таблиц. Если она достаточно простая или очень типовая, то есть шанс, что сгенерированный текст попадёт в неё, пусть со своими именами. И то не 99%.
А чтобы втащить в контекст правильную структуру, придётся едва ли не больше сил потратить, чем написать запрос самостоятельно.
там можно без distinct обойтись, если другой JOIN использовать, да и сам SQL запрос пишется быстрее, чем запрос к GPT. Но, как иллюстрация, вполне приемлимо.
Интересно, что вы делаете вывод, что я сразу, не подумав сначала сама, бегу к чату)) Как и писала в самом начале - "Сразу отмечу, что рассматриваю AI-инструменты в качестве мощного ускорителя работы и источника вдохновения". С теми же идеями я сначала сама их бренштормлю, а потом уже смотрю, что предлагает чат. Иногда получаются хорошие дополнения к моим идеям, иногда нет.
Я уже встречался с тем, что ChatGPT использовался для составления SQL-запроса. Вот, попросили поправить запрос. Захожу в графану, вижу запрос за 40 строчек. Спрашиваю: ого, как ты разбираешься! Можно, плиз, структуру данных. В ответ: "Ой, это я с помощью ChatGPT составлял". Я так и не смог объяснить "менеджеру, который смог в SQL", что вот это всё так не работает и, чтобы найти ошибку, нужно знать, как связаны таблички и какие столбики в них есть. Его совет был: "Надо просто более подробно попросить нейронку, тогда она сама всё сделает. У меня сейчас просто нет времени". В итоге от такого таска я отказался.
Смешно и грустно одновременно. Базовое понимание как работают БД и SQL-запросы всё-таки нужно, само собой оно не заработает.
Только вот со временем кожаные мешки, которые хотят для решения задачи знать, как связаны таблички и какие столбики есть, станут не востребованы, потому что условный GPT-999 сможет с полуслова понять хотелки любого менеджера.
Менеджерам станет очень печально. Потому что, как только у них в подчинении не останется людей, они перестанут быть менеджерами, а станут программистами на экзотическом языке промтов к чату. Или все будет вообще уволены, потому что GPT-999 с полуслова сможет понять хотелки клиентов и собственника.
Они и сейчас программисты на экзотическом языке ТЗ и бизнес-требований.
А хотелки... Скажем так, когда люди научатся хотя б сами для себя формулировать, что действительно хотят - то да. Но пока есть отдельная профессия - вытягивать из намёков, жалоб и эмоций настоящие запросы. И её ещё надолго хватит.
10 шаблонов запросов для ChatGPT, которые выдадут качественные ответы в помощь продакт-менеджеру