Home » បដិវត្តការបង្កើតសំណួរ SQL ជាមួយនឹងដំណើរការភាសាធម្មជាតិ

បដិវត្តការបង្កើតសំណួរ SQL ជាមួយនឹងដំណើរការភាសាធម្មជាតិ

នៅក្នុងទិដ្ឋភាពនៃការវិវត្តន៍យ៉ា បដិវត្តការបង្កើតសំណួរ  ងឆាប់រហ័សនៃការសម្រេចចិត្តដែលជំរុញដោយទិន្នន័យ Uber បានបង្កើតឧបករណ៍ឈានមុខគេមួយដែលកំពុងផ្លាស់ប្តូររបៀបដែលវិស្វករ អ្នកគ្រប់គ្រងប្រតិបត្តិការ និងអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យធ្វើអន្តរកម្មជាមួយឃ្លាំងទិន្នន័យដ៏ធំរបស់ពួកគេ។ QueryGPT ដែលជាកម្មវិធីប្រកបដោយភាពច្នៃប្រឌិតនៃ AI ជំនាន់ថ្មី កំពុងបិទគម្លាតរវាងភាសាធម្មជាតិ និងសំណួរ SQL ដ៏ស្មុគស្មាញ ដោយបង្កើនផលិតភាពយ៉ាងសំខាន់នៅទូទាំងស្ថាប័ន។

លោតទៅ

លោកុប្បត្តិនៃ QueryGPT

នៅ Uber ដែលជាកន្លែងដែលសំណួរអន្តរកម្មប្រហែល 1.2 លានត្រូវបានដំណើរការប្រចាំខែ តម្រូវការសម្រាប់ការបង្កើតសំណួរប្រក ទិញបញ្ជីលេខទូរស័ព្ទ បដោយប្រសិទ្ធភាពកាន់តែច្បាស់ឡើង។ ជាមួយនឹងក្រុមប្រតិបត្តិការតែម្នាក់ឯងដែលរួមចំណែកដល់ 36% នៃសំណួរទាំងនេះ សក្ដានុពលសម្រាប់ការសន្សំពេលវេលាគឺមានច្រើនណាស់។ QueryGPT បានលេចចេញជាដំណោះស្រាយចំពោះបញ្ហាប្រឈមនេះ ដោយសន្យាថានឹងកាត់បន្ថយពេលវេលាសរសេរសំណួរពីជាមធ្យម 10 នាទីមកត្រឹមតែ 3 នាទីប៉ុណ្ណោះ។

គោលគំនិតនៃ QueryGPT បានកើតក្នុងអំឡុងពេលនៃការបង្កើត AI Hackdays របស់ Uber ក្នុងខែឧសភា ឆ្នាំ 2023។ ចាប់តាំងពីការចាប់ផ្តើមរបស់វា ឧបករណ៍នេះបានដំណើរការឡើងវិញជាច្រើន ដោយបានវិវត្តន៍ពីភស្តុតាងនៃគំនិតទៅជាសេវាកម្មដែលត្រៀមរួចជាស្រេចដែលកំពុងផលិត ដែលកំពុងផ្លាស់ប្តូររបៀបដែលបុគ្គលិក Uber ធ្វើអន្តរកម្មជាមួយទិន្នន័យ។

ស្ថាបត្យកម្ម និងការវិវត្តន៍

កំណែដំបូងនៃ QueryGPT បានប្រើប្រាស់ប្រព័ន្ធ Retrieval-Augmented Generation (RAG) ត្រង់ដើម្បីទៅយកគំរូដែលពាក់ព័ន្ធសម្រាប់ការបង្កើតសំ បដិវត្តការបង្កើតសំណួរ  ណួរ។ វា​បាន​បំផុសគំនិត​អ្នក​ប្រើ​ជា​វ៉ិចទ័រ និង​ធ្វើ​ការ​ស្វែងរក​ភាព​ស្រដៀងគ្នា​លើ​គំរូ SQL និង​គ្រោងការណ៍​ដើម្បី​កំណត់​អត្តសញ្ញាណ​តារាង​ពាក់ព័ន្ធ និង​ឧទាហរណ៍​សំណួរ។

ស្ថាបត្យកម្មបច្ចុប្បន្ន

នៅពេលដែល QueryGPT មានភាពចាស់ទុំ ស្ថាបត្យកម្មរបស់វាកាន់តែទំនើប៖

  1. កន្លែងធ្វើការ ៖ បណ្តុំនៃគំរូ SQL និងតារាងដែលបានរៀបចំសម្រាប់ដែនអាជីវកម្មជាក់លាក់។
  2. ភ្នាក់ងារចេតនា ៖ សំណួរអ្នកប្រើប្រា វិធីជំរុញវេទិកាទិន្នន័យអតិថិជនរបស់អ្នក។ ស់ផែនទីទៅកាន់ដែនអាជីវកម្មដែលសមស្រប។
  3. ភ្នាក់ងារតារាង ៖ ជ្រើសរើស និងផ្ទៀងផ្ទាត់តារាងត្រឹមត្រូវសម្រាប់ការបង្កើតសំណួរ។
  4. Column Prune Agent ៖ បង្កើនប្រសិទ្ធភាពការបញ្ចូលគ្រោងការណ៍ដោយយកជួរឈរដែលមិនពាក់ព័ន្ធចេញ។

រចនាសម្ព័ន្ធចម្រាញ់នេះបានធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងយ៉ាងខ្លាំងនូវភាពត្រឹមត្រូវ និងភាពពាក់ព័ន្ធនៃសំណួរដែលបានបង្កើត ខណៈពេលដែលគ្រប់គ្រងដែនកំណត់និមិត្តសញ្ញា និងកាត់បន្ថយភាពយឺតយ៉ាវ។

កន្លែងធ្វើការ

ការណែនាំនៃកន្លែងធ្វើការគឺជាការផ្លាស់ប្តូរហ្គេមសម្រាប់ QueryGPT ។ តាមរយៈការបែងចែកគំរូ និងតារាង SQL ទៅក្នុងដែនអាជីវកម្មជាក់លាក់ដូចជា Mobility, Core Services, និង Ads ឥឡូវនេះប្រព័ន្ធអាចផ្តល់នូវសំណើសំណួរដែលផ្តោត និងត្រឹមត្រូវជាងមុន។

ចំណាត់ថ្នាក់នៃចេតនា

ភ្នាក់ងារចេតនាដើរតួនាទីយ៉ាងសំខា លេខអាហ្សង់ទីន បដិវត្តការបង្កើតសំណួរ ន់ក្នុងការយល់ដឹងអំពីសំណួររបស់អ្នកប្រើប្រាស់។ តាមរយៈការគូសផែនទីការជម្រុញភាសាធម្មជាតិទៅកាន់ដែនអាជីវកម្មជាក់លាក់ វាបង្រួមវិសាលភាពស្វែងរក និងកែលម្អភាពពាក់ព័ន្ធនៃ SQL ដែលបានបង្កើត។ 

ការជ្រើសរើសតារាង និងការផ្ទៀងផ្ទាត់

ភ្នាក់ងារតារាងអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់ផ្ទៀងផ្ទាត់ និងកែប្រែតារាងដែលបានជ្រើសរើសសម្រាប់ការបង្កើតសំណួរ ដោយធានាថាប្រភពទិន្នន័យសមស្របបំផុតត្រូវបានប្រើប្រាស់។

ការធ្វើឱ្យប្រសើរគ្រោងការណ៍

ដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាដែនកំណត់និមិត្តសញ្ញាជាមួយគ្រោងការណ៍ធំ ភ្នាក់ងារ Column Prune Agent កាត់បន្ថយទំហំគ្រោងការណ៍ដោយឆ្លាតវៃដោយដកចេញនូវជួរឈរដែលមិនពាក់ព័ន្ធ ធ្វើអោយប្រសើរឡើងទាំងប្រសិទ្ធភាព និងប្រសិទ្ធភាព។.

Similar Posts

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *