迄今为止，今年最大的技术新闻无疑是 OpenAI ChatGPT 技术的发布。ChatGPT 是一种聊天机器人风格的 AI，可以生成知识渊博且类似于人类的对话。ChatGPT 还可以生成试题的作文式答案，写出半途而废的歌词，甚至可以生成计算机代码。我本来打算解释 ChatGPT 的工作原理，但我会让 ChatGPT 告诉您。
当我问“用适合 12 岁儿童的一段话解释 ChatGPT 的工作原理”时，它是这样回答的：
ChatGPT 是一个聊天机器人，可以像人一样与您交谈，并帮助您完成撰写电子邮件、论文和代码等任务。它是生成式预训练转换器 (GPT) 语言模型家族的成员。它由 OpenAI 开发，于 2022 年 11 月推出。您可以通过使用您的 OpenAI 帐户登录来使用 ChatGPT。
大多数人最初都有一个“天哪！” 回应 ChatGPT 的复杂性和准确性。可以肯定的是，ChatGPT 是实用 AI 中的新高水印。然而，在某些方面，它只是一种更复杂的互联网搜索。
ChatGPT 获取互联网上的现有材料并综合看起来连贯的响应。它没有创造任何新东西。它可能会以奇怪而有趣的方式出错。当《纽约时报》的一名记者与 ChatGPT 随意聊天了几个小时后，它最终开始坚持说它爱这位记者，而这位记者应该离开他的妻子。其他对话导致 ChatGPT 表达了可怕的“阴暗面”。
然而，作为一名数据库专业人员，我着迷于这项技术如何帮助我们与数据库交互。ChatGPT 有帮助吗？我要求 ChatGPT 给我写一个 SQL 语句来按部门汇总销售额。“对话”是这样进行的：
- 给我写一个 PostgreSQL 兼容的 SQL 语句，它将按月份和部门细分销售额。
- 现在为每个部门添加一个排名，显示它与同月其他部门的比较情况。
- 现在显示每个部门与上个月相比的增长百分比。
每次查询后，我得到一个越来越复杂的 SQL 语句。
最后一次迭代包括按月对数据进行分区的窗口函数，并使用 LAG 函数检索上个月。（查看此处： https: //tinyurl.com/2p99z5r3。）我在 SQL 编程方面拥有 30 多年的经验，并且会发现那种 SQL 有点挑战性。
ChatGPT 还生成了一组类似的 MongoDB 命令（参见https://tinyurl.com/42scut68）。众所周知，MongoDB 聚合框架对于高级查询来说非常复杂，ChatGPT 生成的聚合运行了将近 100 行代码。我可能不得不花一个小时左右的时间来编写类似的代码，而 ChatGPT 只用了大约 20 秒就完成了。
即席数据库查询的含义是令人兴奋的。长期以来，人们一直希望可以创建一种“对话式”数据库查询语言。然而，之前的所有尝试都失败了，因为“自然”语言必须足够明确才能编译成数据库数据访问命令。结果是一种远非自然的语言。但是，ChatGPT 可以使用现有数据库查询模式的海量数据库，并选择最适合问题的模式。与大多数 ChatGPT 功能一样，结果似乎非常准确。
在关系数据库和 SQL 出现之前，IT 部门积压了大量的报告请求，需要经验丰富的程序员来解决。SQL 减轻了很多压力，因为它可供更广泛的专业人员使用。
有了 ChatGPT，我们可能最终会接近任何人都可以通过简单地用人类语言询问信息来查询数据库的地步。
原文标题：ChatGPT and Databases
原文作者：Guy Harrison
原文链接：https://www.dbta.com/Columns/Emerging-Technologies/ChatGPT-and-Databases-158089.aspx
