Я бы предложил не делать этого руками. Для таких случаев существуют миграции БД, реализованные на том языке, на котором Вы пишете. У миграции обычно пишется задача rollback, позволяющая откатить изменения. Другое дело, что данные это уже не вернёт, так что в таком случае действительно, только бекап
Спросил сейчас у LLM, что ей лучше скармливать, промпт с пунктуацией, или без? Она ответила, что всё равно перед обработкой отсеивает шумы, а важность имеет только пунктуация в коде, или при неоднозначных запросах
Я бы предложил не делать этого руками. Для таких случаев существуют миграции БД, реализованные на том языке, на котором Вы пишете. У миграции обычно пишется задача rollback, позволяющая откатить изменения. Другое дело, что данные это уже не вернёт, так что в таком случае действительно, только бекап
О, спасибо, что поделились опытом!
Мне интересно, а какие локальные модели у вас лучше всего справлялись с поставленной задачей?
На mermaid я тоже поглядывал, но он мне показался по возможностям гораздо уже, чем PlantUML
Круто же! Получилось сэкономить целых 7 минут работы профессионального дизайнера и фронтендера, двумя запросами в разные типы ИИ)
Да... квену конечно далеко до фантазии chatgpt, особенно на 7 миллиардах))
Спросил сейчас у LLM, что ей лучше скармливать, промпт с пунктуацией, или без? Она ответила, что всё равно перед обработкой отсеивает шумы, а важность имеет только пунктуация в коде, или при неоднозначных запросах