- Square'de çalışırken korkutucu bir "analytics on-call" nöbeti vardı; sıra bana geldiğinde farklı ekiplerden gelen çeşitli SQL sorularını yanıtlamam gerekiyordu
- Bu nöbeti GPT-3 ile değiştirmeyi denemeye karar verdim
- Patterns Studio içinde uygulandı
- Kullanıcının sorusu, şema ve mevcut tablolardaki veriler ile netleştirici sorular kullanılarak istem oluşturuluyor
- Birden fazla GPT modeliyle çalıştırıldıktan sonra 5'ten fazla tamamlanmış SQL sorgusu elde ediliyor
- SQL ilgili tablolarda çalıştırılıyor ve en iyi sonuç bulunuyor
- Bu sonuç bir Slack botuna bağlanıyor
- SQL üretimi ve yürütme kısmı şu döngüden oluşuyor
- Aday sorgular üretiliyor
- SQL, GPT ile kalite kontrolünden geçiriliyor. Yaygın hatalar bulunuyor ve sorgunun doğru bir sürümünü üretmesi isteniyor
- SQL tablolar üzerinde çalıştırılıyor
- Hata varsa veya sonuç alınmışsa, GPT'den doğru sonucu vermesi için sorguyu yeniden düzeltmesi isteniyor ve döngü tekrar ediyor
- Sonuç çıktıysa geri döndürülüyor
- Sonuç olarak tek bir kullanıcı sorusu için yaklaşık 20 GPT çağrısı yapılıyor
- Adım adım birlikte deneyin (Crunchbase verileri kullanılıyor)
Henüz yorum yok.