- Cuando trabajaba en Square, existía el temido "analytics on-call", y cuando me tocaba el turno tenía que responder preguntas de SQL muy variadas de distintos departamentos
- Decidieron intentar reemplazar ese turno de guardia con GPT-3
- Se implementó dentro de Patterns Studio
- Se construye el prompt con la pregunta del usuario, el esquema, los datos de las tablas existentes y preguntas de aclaración
- Después de ejecutarlo con varios modelos de GPT, se obtienen más de 5 sentencias SQL completas
- Se ejecuta el SQL sobre las tablas relevantes y se busca el mejor resultado
- Ese resultado se conecta a un bot de Slack
- La parte de generación y ejecución de SQL se compone del siguiente bucle
- Generar consultas candidatas
- Hacer una revisión de calidad del SQL con GPT; buscar errores comunes y hacer que genere una versión correcta de la consulta
- Ejecutar el SQL sobre las tablas
- Si hay errores o si hay resultados, se le pide a GPT que corrija la consulta para producir un resultado correcto y se repite el bucle
- Si sale un resultado, se devuelve
- Al final, para una sola pregunta del usuario se realizan alrededor de 20 llamadas a GPT
- Guía paso a paso para reproducirlo (usando datos de Crunchbase)
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