Комментарии 23
По простому подскажите, если взять все решения на спеца по 1с ( если УЦ их не стирает) , натренировать по ним модель, она сдаст экзамен по новому билету?
Наверняка сдаст. А смысл? Какая в этом практическая польза?
Вот сравните с тем, что дается в статье. Пользователю надо узнать, что не продавалось на прошлой неделе. В типовых конфигурациях ничего похожего нет. Пользователь задает вопрос языковой модели и получает нужный ему ответ.
Во в этом есть смысл. А какой смысл в сдаче экзамена?
Может хватит изобретать велосипед с костылями? SQL придумали чтобы экономисты не отвлекали разработчиков по поводу генерации разных отчетов.
Теперь нужны отдельные программисты что в составить запрос на SQL и давайте теперь напряжём АИ чтобы он нам на SQL переводил. Задача не решаемая в принципе так как наш язык достаточно не четкий. А запрос на SQL это реляционная алгебра которая не оперирует с нечеткими понятиями.
Так что возможно выбери всех сотрудников с зарплатой больше X.
Чат GPT и сгенерировать, только это проще руками написать.
И главный вопрос: откуда он структуру базы данных узнаёт? Может у вас сотрудники не в таблице employees хранятся а в sotrudniki.
Кстати была статья что успехи ChatGPT в сдаче тестов для юристов сильно преувеличены ….
На главный вопрос есть главный ответ: вы структуру базы передаете вместе с вопросом пользователя.
Насчет того, что проще руками написать, встречный вопрос: кому проще? В статье я вам конкретный пример привожу. Как узнать, что не продавалось на прошлой неделе? Ну нету этого в типовых конфигурациях 1С. Просто нет и все. Что делать пользователю? Искать программиста? Готовить чемодан денег? А тут сказал, что тебе надо и получил, что тебе надо
Не совсем понял, можете пояснить, как именно модель сможет выбрать данные о непродаваемых товара?
Модель дает вам текст запроса к базе данных. Запрос выполняется, вы получаете то, что просили. Например, список товаров, которые не продавались в какой-нибудь период времени
Для меня это звучит настолько невероятно...
Можете "покрутить это в руках" https://t.me/testGPT1C
Это тестовая площадка, в первую очередь для специалистов. Чтобы они могли посмотреть что модель может и чего не может. А главное, почему не может.
На следующей неделе планирую открыть такое же для пользователей. Там не будет текстов запросов, зато будут новые функции
Я не специалист по 1С но запрос:
Список артикулов которые не продавались вообще
================
ВЫБРАТЬ СправочникТовары.артикул
ИЗ Справочник.Товары как СправочникТовары LEFT СОЕДИНЕНИЕ Документ.Продажа как ДокументПродажа
ПО СправочникТовары.ссылка = ДокументПродажа.Товар
ГДЕ ДокументПродажа.Товар IS NULL
================
С английским LEFT и NULL в русском тексте выглядит странно
Пример запроса для чат gpt накидайте на расчёт средней зарплаты за последние 2 года. И чтобы вывел фио сотрудника плюс отдел. А потом прикиньте как простой бухгалтер/ экономист который не знает структуру базы данных может такой запрос создать
Кстати, как быстро лично вы напишете запрос: "Какой менеджер какой товар продавал чаще всего"? Тут ведь подумать придется, не так ли? А модель выдаст вам ответ за секунду.
А как быстро вы напишете запрос: "Список уникальных покупателей артикула а-171 в 2023 году из тех у кого было менее 3 покупок любых товаров в 2022 году"? А как быстро вы напишите его правильно? На этом запросе многие специалисты спотыкаются
Если структура базы данных не известна то ни как. Поскольку покупки товаров в 2022 и покупки товаров в 2023 могут лежать в разных таблицах. Артикул товара вообще не известно в какой таблице и в каком поле храниться. Опять таки что значит «список уникальных покупателей» вам ID, ФИО или email нужен? Опять таки не факт что эта информация в одной таблице хранится.
Не согласен, логика алгоритмов везде одна и та же, а дообучить можно - показав примеры и скормив инструкции, вообще не рокет сайнс, а задача на 1-3 человеко-месяца
Это легко ровно до тех пор, пока вы не попробуете реализовать.
Достаточно создать репозитарий запросов к типовой конфигурации. Дальше натравить обычный поисковик. Чат gpt который вообще ничего о структуре базы не знает тут вообще ни при чем.
У вас Человек со стороны при отсутствии документации по структуре базы, 1-3 месяца только вникать будет что учтут к чему.
Он уже создан. Называется русский язык. А поисковик называется большая языковая модель.
Если вы думаете, что здесь можно "срезать угол" и пройти напрямую, без использования нейросетей, просто задайте себе вопрос: почему этого никто не сделал до сих пор?
Как уже писал- русский язык как и любой другой язык допускает слишком много толкований:
Дорогой, сходи в магазин, купи батон, а если будут яйца, то купи 2 десятка …
Мужик и приносит 2 десятка батонов.
По опыту- пользователю не нужна возможность создать любой запрос к базе данных. Количество запросов которые ему нужны -ограничены.
Решение -создать репозитарий с запросами -создано, называется google, но его спамеры забили рекламой, так чтои что-то найти кроме рекламы становится невозможно. Поэтому ответы на вопросы по программированию приходится искать на stackoverflow.
Вы верите в серебряную пулю, которая решит проблему «спаммеров» на google. Как только технологии типа chat gpt станут распространёнными, весь интернет забью новым количеством спама.
Что будете делать, когда на запрос: выбери всех пользователей у которых Ххх
Система выдаст drop table users?
Ну вот ответит система запросом, какой товар не продавался на прошлой неделе. Вывалит 100500 товаров. Только львиная доля будет из этого вообще неактуальный товар (его нет и не было уже несколько лет, либо только завели карточки под предстоящую поставку). Вы же наверное хотели что-то типа "из того что есть на складе". А есть на складе когда? Сейчас или в период анализа продаж?
Отсюда мораль, что надо более конкретно ставить задачи.
Что следует знать аналитику 1С о больших языковых моделях и GPT