Хорошо, что в моей области (PostgreSQL DBA) и моей работе я и нейросеть в симбиозе. Нейросеть мне помогает проверять гипотезы и анализировать данные , я снабжаю нейросеть исходными данными и результатами экспериментов и исследований .Это кстати заметно - как нейросеть учится на данных и в результате ответы все более полезны и интересны .
Можно ли делать тоже самое без нейросети ? Конечно можно , но затраты времени будут больше на пару порядков .
Например , если раньше проанализировать и установить причину инцидента производительности СУБД уходил рабочий день , если повезёт бывало и неделя плюс танцы с бубнами , то теперь пару часов с научно обоснованным инженерным результатом .
Если раньше на анализ и подготовку прототипов для новой идеи уходили месяцы - сейчас недели. Сгенерировать и проверить гипотезу - для нейросети обычная работа .
Так, что в области PostgreSQL Performance engineering - нейросеть очень сильно помогает .
P.S.
А некоторые работающие скрипты на bash я бы вообще никогда бы не написал . А так , пару часов и диалог в нейросетью и в результате получаю , именно то , что мне надо - жуткий башизм :-) который дает именно тот результат который мне нужен
Каждый, кто работал с большими языковыми моделями (LLM), знает эту боль. Ты задаёшь вопрос. Бот выдаёт уверенный, красивый, но абсолютно ложный ответ.
Да , было, раньше . Давно , в самом начале использования нейросетей для практических задач, а не для игрушек и развлечений.
Проблема было в том, что навязанный массовым хайпом и журналистами термин "искусственный интеллект" предполагал доверие к ответам вероятностного алгоритма. Ну это же интеллект , хоть и искусственный. Да никаким интеллектом там близко и не пахнет, как выяснилось в итоге .
Но в общем , то в настоящее время можно сказать проблема если и не решена, то практически перестала оказывать существенное влияние на результаты - нужно использовать нейросеть для задач нейросети , но самое главное правильно ставить задачу нейросети - "не придумывать текст , а строить логическую логическую последовательность тезисов основанную на анализе подготовленных данных". А с задачами анализа данных и семантического анализа текстов - нейросети отлично справляются .
А в других случаях ситуация описана еще Кэрроллом в классическом диалоге Алисы с гусеницей:
Контекстный таргетинг основан на «текущей теме разговора, истории чатов и предыдущих рекламных взаимодействиях».
Пример. Вы спрашиваете у ChatGPT как отучить кота драть диван. Он отвечает. Где-то снизу появляется аккуратно затонированный блок с рекламой когтеточки.
Просто любопытно - вот я использую нейросеть для анализа отчетов по производительности СУБД PostgreSQL и для генерации гипотез по новым направлениям исследований.
Какой аккуратно затонированный блок с рекламой чего будет появляться ?
Правило простое: считать пусть будет то, что умеет считать одинаково каждый раз, то есть SQL и база, а модель пусть переводит уже посчитанный компактный результат в человеческий текст. В такой связке числа всегда верные ровно потому, что их посчитала не модель.
Именно так и построено. Спасибо за подтверждение гипотезы. Значить путь был выбран верный.
Это проблема шире и касается не менторства, а вообще построение процессов в компании.
Проблемы начинаются в 2х случаях (на примере ITIL)
1) инициатива спускается сверху, исполнителю берут под козырек, генерятся инструкции и регламенты , в итоге все как работали так и работают. Руководство уверено - у нас все по ITIL наша компания вышла на новый уровень зрелости. Отдельные сомневающиеся - как вопли одинокого путника в пустыне. Остальным глубоко все равно, лишь бы ничего не менялось.
2)Инициатива идет сверху, но начальству это не нужно - и так все работает , к чему эти лишняя возня - "Твой ITIL нам не нужен и так все работает"
C менторством - тоже самое. Если спустить инициативу сверху народ быстро приспособится и подберет хитрый болт на гайку с левой резьбой.
Что делать ? Я не знаю , я не манагер.
За 30 лет в IT у меня никогда не было ментора и я сам никогда не менторил.
Как только я перестал называть нейросеть "искусственным интеллектом" и стал использовать нейросеть для реальных практических задач, хайп и мнение окружающих стали мне не интересны. Самое смешное - регулярно встречать причину минуса "текст похож на сгенерированный". "похож" ;-) Спасибо минусаторам за регулярный повод для улыбки ;-)
В моей работе использование нейросети дает самое главное экономию времени. Весь анализ можно сделать вручную , но за рабочий день или неделю . С помощью нейросети - за час работы. И это самое главное, и поэтому мнение "ИИ веганов" выискивающих маркеры и стилистические особенности в тексте анализа производительности СУБД PostgreSQL, которые сгенерирован по моим данным , по моей инструкции и моему системного промпту , меня абсолютно не волнует как и минусы под статьями по экспериментам и исследованиям - поисковики и нейросети статьи индексируют этого вполне достаточно. А если нужна рецензия - нейросеть отлично готовит рецензии и обзоры , более того именно дискуссия с нейросетью(не на форумах и интернет ресурсах с живыми людьми и коллегами , к великому сожалению плодотворные и полезные для работы дискуссии с коллегами и живыми специалистами давно закончились), регулярно подкидывает новые идеи и гипотезы для развития и исследований.
В опросе не хватает пункта "Использую нейросеть для инженерных задач. Хайп вокруг темы не интересен".
Самое удивительное в ситуации с нейросетями - бесплатность использования . Я до сих пор поражаюсь и удивляюсь этому факту. Но факт есть факт - для реальных практических инженерных задач бесплатной версии DeepSeek совершенно достаточно. Это довольно сильный качественный сдвиг по сравнению с предыдущими революциями - персональные компьютеры и интернет были совсем не бесплатные а очень даже дорогие в начале своего развития. А нейросеть - абсолютно бесплатно при реальных практических возможностях. И это очень радует и видимо поэтому , лично мне удалось так быстро пройти путь от скепсиса и иронии к практическому применению(менее полугода) - просто была возможность все сомнения проверять в на практике и не доверять мнению толпы и трендам.
P.S. Про вайб кодинг 5 копеек. Я DBA , разработкой , кроме хранимых процедур и схемы СУБД уже лет 20 не занимаюсь, но для подготовки сервисных bash скриптов использую нейросеть регулярно. И признаюсь, мне глубоко фиолетово что в скриптах которые для меня написала нейросеть нет души. Они работают и дают результат и сохраняют мое время жизни которое я теперь трачу на новые исследования и эксперименты.
Для хранимых процедур и архитектуры СУБД вайбкодинг не использую, там очень новая область, у нейросети нет опыта к тому, же это именно та область которую я хочу держать на 100% под своим контролем от первого до последнего символа. В отличии от bash скриптов например для маскирования логов или парсинга текстовых файлов. тут главное что результат получается то, что мне нужно а как это меня мало волнует. мне в свое время хватило нервов разбираться с bash sed и awk, так что пусть сейчас виртуальный джун в виде нейросетки этим занимается, к тому же совершенно бесплатно.
Вся логика заложена в функции и процедуры PostgreSQL (в общей сложности их около 700).
Любопытно - вы намеренно или случайно пошли против тренда ?
Я помню холивар на Хабре по этому поводу -"где хранить бизнес-логику".
БД имеет многослойную архитектуру:
Самый низкоуровневый слой — слой исходных данных.
Бизнес-логика, т.е. сеттеры, которые рассчитывают данные и обновляют буферные таблицы, а также геттеры, извлекающие данные из этих таблиц для конкретных методик. Этот слой извне не видно.
Парадный слой, где представлены геттеры, отдающие по запросу данные наружу. Именно к этому слою обращается фронт проекта и внешние пользователи.
Самый верхнеуровневый — слой представления данных в удобном виде для бэкенда (JSON-ы, округление, цветовые показатели и т.п.).
Да еще и здесь классический подход.
Интересно - опять будет холивар на сотни комментариев или нет.
Запасаюсь попкорном.
По итогу - не могу поставить плюсов. Так, что виртуально плюс и статья в закладки. Пригодится подход.
Интересно будет реакция сообщества. У меня есть прогноз, но прогнозы дело неблагодарное.
Исходный тезис ложен : "Нейросеть" НЕ "Искусственный интеллект".
С задачами предназначенными для нейросетей - семантический анализ текстов, анализ разнородных данных, поиск корреляций, генерация гипотез , логический анализ данных - нейросети отлично справляются и используются в реальных практических задачах , давая главное - экономия рабочего времени.
Смысл испытаний не в том, чтобы посмотреть, развалится ли железка. Смысл в том, чтобы выяснить, сохраняет ли она электрические параметры, когда её трясут.
Когда на военной кафедре КАИ разбирали БЦВМ(номера не помню, да все равно это были секретные данные) - по молодости и наивности удивлялись и поражались - ну почему все так сложно и трудоемко для разборки и сборки? Толи дело в забугорных PCшках , все одной ответкой можно разобрать.
С возрастом пришло понимание - все не просто так и не надо взрослых дядей и тетей считать за дураков . По слухам - разработчики штепсельных разъемов Ленинскую премию получили.
Я после 2х лет тимлидерства вернулся в инженеры обратно.
Ни разу не пожалел. Столько нового интересного сделал , столько нервов сохранил.
Моя совесть чиста - я сделал всё что мог, кто хочет пусть делает лучше.
P.S. Я иногда задаю себе вопрос - а получилось бы сделать то, что сделал, если бы по-прежнему был бы руководителем направления ? Склоняюсь к мысли , что нет . Просто потому, что голова занята другим была в то время. Не до экспериментов и исследований.
Методика анализа инцидентов производительности СУБД , вполне себе успешно работает и развивается: https://habr.com/p/1043998/
Лично мне важно содержание и практическая польза от материала статьи.
А как написана статья - полностью вручную , с применением нейросети или полностью сгенерирована нейросеть мне вообще неважно.
Я не из секты "ИИ веганов" :-)
То, о чем предупреждали происходит - ИИ делает человека тупее....
Классическая иллюстрация "ошибки выжившего".
На каждого случайного персонажа ставшего известным приходятся тысячи никому уже неизвестных.
Кто то даже отхватил свои 5 минут славы и был забыт потом , а кто то и до этого не дошел сгинув в неизвестность по дороге.
P.S. К тому же все примеры они из прошлого века, а это совсем другое IT было.
Я помню, как все начиналось....
Хорошо, что в моей области (PostgreSQL DBA) и моей работе я и нейросеть в симбиозе. Нейросеть мне помогает проверять гипотезы и анализировать данные , я снабжаю нейросеть исходными данными и результатами экспериментов и исследований .Это кстати заметно - как нейросеть учится на данных и в результате ответы все более полезны и интересны .
Можно ли делать тоже самое без нейросети ? Конечно можно , но затраты времени будут больше на пару порядков .
Например , если раньше проанализировать и установить причину инцидента производительности СУБД уходил рабочий день , если повезёт бывало и неделя плюс танцы с бубнами , то теперь пару часов с научно обоснованным инженерным результатом .
Если раньше на анализ и подготовку прототипов для новой идеи уходили месяцы - сейчас недели. Сгенерировать и проверить гипотезу - для нейросети обычная работа .
Так, что в области PostgreSQL Performance engineering - нейросеть очень сильно помогает .
P.S.
А некоторые работающие скрипты на bash я бы вообще никогда бы не написал . А так , пару часов и диалог в нейросетью и в результате получаю , именно то , что мне надо - жуткий башизм :-) который дает именно тот результат который мне нужен
Вот когда Алиса AI подойдёт к уровню DeepSeek по практическому применению для реальных инженерных задач , тогда этот тезис станет истинным.
А пока - с Алисой только поиграться .
Да , было, раньше . Давно , в самом начале использования нейросетей для практических задач, а не для игрушек и развлечений.
Проблема было в том, что навязанный массовым хайпом и журналистами термин "искусственный интеллект" предполагал доверие к ответам вероятностного алгоритма. Ну это же интеллект , хоть и искусственный. Да никаким интеллектом там близко и не пахнет, как выяснилось в итоге .
Но в общем , то в настоящее время можно сказать проблема если и не решена, то практически перестала оказывать существенное влияние на результаты - нужно использовать нейросеть для задач нейросети , но самое главное правильно ставить задачу нейросети - "не придумывать текст , а строить логическую логическую последовательность тезисов основанную на анализе подготовленных данных". А с задачами анализа данных и семантического анализа текстов - нейросети отлично справляются .
А в других случаях ситуация описана еще Кэрроллом в классическом диалоге Алисы с гусеницей:
-А куда мне идти?
-А куда ты хочешь попасть ?
- А мне все равно.
-Ну тогда все равно куда идти.
Просто любопытно - вот я использую нейросеть для анализа отчетов по производительности СУБД PostgreSQL и для генерации гипотез по новым направлениям исследований.
Какой аккуратно затонированный блок с рекламой чего будет появляться ?
Именно так и построено. Спасибо за подтверждение гипотезы. Значить путь был выбран верный.
Это проблема шире и касается не менторства, а вообще построение процессов в компании.
Проблемы начинаются в 2х случаях (на примере ITIL)
1) инициатива спускается сверху, исполнителю берут под козырек, генерятся инструкции и регламенты , в итоге все как работали так и работают. Руководство уверено - у нас все по ITIL наша компания вышла на новый уровень зрелости. Отдельные сомневающиеся - как вопли одинокого путника в пустыне. Остальным глубоко все равно, лишь бы ничего не менялось.
2)Инициатива идет сверху, но начальству это не нужно - и так все работает , к чему эти лишняя возня - "Твой ITIL нам не нужен и так все работает"
C менторством - тоже самое. Если спустить инициативу сверху народ быстро приспособится и подберет хитрый болт на гайку с левой резьбой.
Что делать ? Я не знаю , я не манагер.
За 30 лет в IT у меня никогда не было ментора и я сам никогда не менторил.
Да именно так !
Как только я перестал называть нейросеть "искусственным интеллектом" и стал использовать нейросеть для реальных практических задач, хайп и мнение окружающих стали мне не интересны. Самое смешное - регулярно встречать причину минуса "текст похож на сгенерированный". "похож" ;-) Спасибо минусаторам за регулярный повод для улыбки ;-)
В моей работе использование нейросети дает самое главное экономию времени. Весь анализ можно сделать вручную , но за рабочий день или неделю . С помощью нейросети - за час работы. И это самое главное, и поэтому мнение "ИИ веганов" выискивающих маркеры и стилистические особенности в тексте анализа производительности СУБД PostgreSQL, которые сгенерирован по моим данным , по моей инструкции и моему системного промпту , меня абсолютно не волнует как и минусы под статьями по экспериментам и исследованиям - поисковики и нейросети статьи индексируют этого вполне достаточно. А если нужна рецензия - нейросеть отлично готовит рецензии и обзоры , более того именно дискуссия с нейросетью(не на форумах и интернет ресурсах с живыми людьми и коллегами , к великому сожалению плодотворные и полезные для работы дискуссии с коллегами и живыми специалистами давно закончились), регулярно подкидывает новые идеи и гипотезы для развития и исследований.
В опросе не хватает пункта "Использую нейросеть для инженерных задач. Хайп вокруг темы не интересен".
Самое удивительное в ситуации с нейросетями - бесплатность использования . Я до сих пор поражаюсь и удивляюсь этому факту. Но факт есть факт - для реальных практических инженерных задач бесплатной версии DeepSeek совершенно достаточно. Это довольно сильный качественный сдвиг по сравнению с предыдущими революциями - персональные компьютеры и интернет были совсем не бесплатные а очень даже дорогие в начале своего развития. А нейросеть - абсолютно бесплатно при реальных практических возможностях. И это очень радует и видимо поэтому , лично мне удалось так быстро пройти путь от скепсиса и иронии к практическому применению(менее полугода) - просто была возможность все сомнения проверять в на практике и не доверять мнению толпы и трендам.
P.S. Про вайб кодинг 5 копеек. Я DBA , разработкой , кроме хранимых процедур и схемы СУБД уже лет 20 не занимаюсь, но для подготовки сервисных bash скриптов использую нейросеть регулярно. И признаюсь, мне глубоко фиолетово что в скриптах которые для меня написала нейросеть нет души. Они работают и дают результат и сохраняют мое время жизни которое я теперь трачу на новые исследования и эксперименты.
Для хранимых процедур и архитектуры СУБД вайбкодинг не использую, там очень новая область, у нейросети нет опыта к тому, же это именно та область которую я хочу держать на 100% под своим контролем от первого до последнего символа. В отличии от bash скриптов например для маскирования логов или парсинга текстовых файлов. тут главное что результат получается то, что мне нужно а как это меня мало волнует. мне в свое время хватило нервов разбираться с bash sed и awk, так что пусть сейчас виртуальный джун в виде нейросетки этим занимается, к тому же совершенно бесплатно.
Мягко говоря очень интересный взгляд на классическую политэкономику и историю.
Любопытно - вы намеренно или случайно пошли против тренда ?
Я помню холивар на Хабре по этому поводу -"где хранить бизнес-логику".
Да еще и здесь классический подход.
Интересно - опять будет холивар на сотни комментариев или нет.
Запасаюсь попкорном.
По итогу - не могу поставить плюсов. Так, что виртуально плюс и статья в закладки. Пригодится подход.
Интересно будет реакция сообщества. У меня есть прогноз, но прогнозы дело неблагодарное.
Поживем - увидим.
А почему вы решили, что медленный запрос это проблема ?
А если это аналитический запрос?
Основная проблема нагрузочного тестирования не в том , чтобы настроить инструмент , запустить процесс, собрать данные и нарисовать красивые графики .
Главная проблема - как данные проанализировать и какие выводы сделать.
А ещё , и с этим ничего не поделать , человеческий глаз найдёт паттерны там где их нет и увидит то, что захочет увидеть.
Я много встречал статей и докладов о том - как собирать данные , но очень мало о том, как их анализировать.
Странно- сначала тратить ресурсы и время на то, чтобы текст сгенерированный LLM был логически связанным , полезным и полным.
Затем зачем то тратить силы и время на , чтобы искать некоторые маркеры?
Ситуация описанна в классическом анекдоте -"вам шашечки или ехать".
P.S. мне важно содержание, практический смысл и техническая польза публикации. Никогда не трачу время на бессмысленные поиски неких маркеров .
Что я точно не буду делать это усложнять свои инструкции и промпты , чтобы ответ не содержал описанные в статье маркеры .
Исходный тезис ложен : "Нейросеть" НЕ "Искусственный интеллект".
С задачами предназначенными для нейросетей - семантический анализ текстов, анализ разнородных данных, поиск корреляций, генерация гипотез , логический анализ данных - нейросети отлично справляются и используются в реальных практических задачах , давая главное - экономия рабочего времени.
Когда одна и та же идея приходит разным независимым исследователями - в идее, что-то есть.
Подтверждаю - да , работы идут по этому же пути .
Статья в закладках.
Когда на военной кафедре КАИ разбирали БЦВМ(номера не помню, да все равно это были секретные данные) - по молодости и наивности удивлялись и поражались - ну почему все так сложно и трудоемко для разборки и сборки? Толи дело в забугорных PCшках , все одной ответкой можно разобрать.
С возрастом пришло понимание - все не просто так и не надо взрослых дядей и тетей считать за дураков . По слухам - разработчики штепсельных разъемов Ленинскую премию получили.
По личному опыту - влияние галлюцинаций и недетерминированности ответов нейросети можно свести к минимум.
Если:
1)дать на вход чистые данные
2) использовать нейросеть по предназначению (анализ данных а не рисование картинок и наполнение водой статей)
3) самое главное использовать "эпистемический протокол" и "доменную методологию" при формировании промпта.
И в этом случае - с помощью нейросети можно получить качественно иной уровень анализа данных и самое главное - сохранить самый главный ресурс - время.
А учитывая , что все это можно получить совершенно бесплатно - нейросеть реально обеспечивает качественно иной уровень анализа и результатов.
Я после 2х лет тимлидерства вернулся в инженеры обратно.
Ни разу не пожалел. Столько нового интересного сделал , столько нервов сохранил.
Моя совесть чиста - я сделал всё что мог, кто хочет пусть делает лучше.
P.S. Я иногда задаю себе вопрос - а получилось бы сделать то, что сделал, если бы по-прежнему был бы руководителем направления ? Склоняюсь к мысли , что нет . Просто потому, что голова занята другим была в то время. Не до экспериментов и исследований.