26個の再帰的なGPTプロンプトでSQLアナリストを置き換える

• Squareで働いていたとき、恐怖の「analytics on-call」があり、自分の担当になると複数部署から寄せられるさまざまなSQLの質問に答えなければならなかった
• このオンコールをGPT-3で置き換えてみることにした
• Patterns Studio内で実装
  • ユーザーの質問、スキーマ、既存テーブルのデータ、そして明確化のための質問を使ってプロンプトを構成
  • 複数のGPTモデルで実行した後、5個以上の完成したSQL文を得る
  • SQLを関連テーブルに対して実行し、最良の結果を探す
  • その結果をSlackボットに接続
• SQLの生成と実行部分は次のようなループで構成される
  • 候補クエリを生成
  • SQLをGPTで品質チェックし、一般的なエラーを見つけ、クエリの正確なバージョンを生成させる
  • SQLをテーブルに対して実行
  • エラーがある、または結果が不十分であれば、GPTに再度より正確な結果を出すようクエリの修正を依頼し、再びループする
  • 結果が出たら返す
• 最終的に、1つのユーザー質問に対して約20回のGPT呼び出しを実行
• Step-by-Stepで試してみる（Crunchbaseデータを使用）