Współczesne narzędzia oparte na sztucznej inteligencji, w tym generatywne modele językowe, stały się niezastąpionym wsparciem w procesie tworzenia oprogramowania. Z kolei, odpowiednie zapytania do takich narzędzi, czyli prompt engineering, stanowią klucz do osiągnięcia optymalnych rezultatów. W zależności od celu i charakterystyki zadania, różne typy zapytań mogą okazać się bardziej efektywne. Warto poznać podstawowe kategorie zapytań oraz ich zastosowanie, by w pełni wykorzystać potencjał generatywnej sztucznej inteligencji w procesie tworzenia oprogramowania.

Pierwszym typem zapytań, które pojawia się najczęściej, są zapytania zero-shot. Tego typu zapytania są niezwykle proste i zakładają, że model AI nie ma wcześniejszego kontekstu ani przykładu do przetworzenia. Model AI musi wykonać zadanie na podstawie samego zapytania. Działa to doskonale w sytuacjach, gdzie pytanie jest proste, a wynik nie wymaga skomplikowanego przetwarzania kontekstu. Na przykład, zapytanie takie jak: "Jaki jest wynik 25 + 40?" jest wystarczająco jasne, by AI mogło odpowiedzieć poprawnie, nawet bez wcześniejszych informacji o problemie.

Z kolei few-shot to zapytania, które zawierają kilka przykładów, a nie tylko jedno. W tego typu zapytaniach użytkownik dostarcza modelowi przykłady, które pomagają zrozumieć oczekiwany format lub styl odpowiedzi. Na przykład, w przypadku zapytania o generowanie kodu, użytkownik może przedstawić kilka przykładów funkcji w języku Python, a następnie poprosić AI o stworzenie podobnej funkcji do rozwiązania konkretnego zadania. Tego rodzaju zapytania pozwalają na bardziej złożone i precyzyjne odpowiedzi, gdyż AI lepiej rozumie kontekst zadania na podstawie wcześniejszych przykładów.

Innym interesującym podejściem jest stosowanie zapytań otwartych. Ten typ zapytań jest szczególnie przydatny w zadaniach, które wymagają kreatywności, np. przy generowaniu pomysłów na nowe funkcje aplikacji lub twórczym tworzeniu treści. Zapytanie może brzmieć na przykład: "Jakie innowacyjne funkcje mogę dodać do aplikacji, która pomaga w nauce języków obcych?" Tego rodzaju zapytania skłaniają AI do wykorzystania swojej bazy wiedzy i zdolności do tworzenia nowych koncepcji, które mogą być zastosowane w rozwiązaniach programistycznych.

Z drugiej strony, zapytania ograniczone (constrained) są wykorzystywane, gdy istnieje potrzeba bardzo precyzyjnego działania AI w ściśle określonym kontekście. W takich zapytaniach użytkownik narzuca AI ograniczenia, które muszą być zachowane, na przykład dotyczące formatu wyjściowego lub narzędzi programistycznych, których należy użyć. Przykładem może być zapytanie: "Napisz funkcję w Pythonie, która zwraca największy element z listy, ale nie używaj wbudowanych funkcji takich jak max()". W takim przypadku, AI musi wykonać zadanie w ramach ściśle określonych zasad.

Nie należy zapominać, że wybór odpowiedniego typu zapytania zależy od zadania, które próbujemy rozwiązać, oraz od etapu rozwoju projektu, na którym się znajdujemy. Na początkowych etapach może być korzystne korzystanie z zapytań otwartych i few-shot, by umożliwić AI generowanie pomysłów i przyspieszenie procesu twórczego. W późniejszych fazach, kiedy konieczne jest precyzyjne wykonanie zadań, warto przejść do zapytań bardziej ograniczonych lub zero-shot.

Warto również pamiętać, że skuteczność tych zapytań zależy nie tylko od samego narzędzia AI, ale i od sposobu, w jaki formułujemy zapytania. Czasami drobne zmiany w słownictwie czy konstrukcji pytania mogą znacznie poprawić jakość generowanych odpowiedzi. Dodatkowo, umiejętność dostosowywania zapytań do zmieniających się potrzeb projektu jest kluczowa, aby nie tylko zaoszczędzić czas, ale i zwiększyć jakość tworzonych rozwiązań.

Wreszcie, istotnym aspektem jest także ciągłe monitorowanie wyników generowanych przez AI. Warto zachować krytyczne podejście do odpowiedzi modelu, szczególnie w przypadku bardziej skomplikowanych zapytań, które mogą wymagać dalszej weryfikacji lub modyfikacji. AI nie zawsze rozumie kontekst w taki sam sposób, jak człowiek, a jego odpowiedzi mogą czasem wymagać poprawek lub dostosowań.

Jak wykorzystać funkcję autoinkrementacji w SQLite przy dodawaniu rekordów do bazy danych?

Podczas tworzenia aplikacji opartej na bazie danych często spotykamy się z problemem dodawania nowych rekordów, zwłaszcza gdy mamy do czynienia z kolumnami, które wykorzystują autoinkrementację. W przypadku bazy danych SQLite, takie kolumny są automatycznie uzupełniane unikalnymi wartościami, dzięki czemu nie musimy ich ręcznie wprowadzać przy dodawaniu nowych danych. W tym rozdziale omówimy, jak poprawnie wykorzystać tę funkcjonalność w kontekście aplikacji, która tworzy zestawy pytań dla użytkowników.

Załóżmy, że mamy funkcję create_question_set, która dodaje rekordy do tabeli question_sets. Początkowo kod próbuje wstawić wartości do tej tabeli, podając pole question_set_id, które jest polem autoinkrementacyjnym. Problem pojawia się wtedy, gdy próbujemy wstawić konkretną wartość do tego pola. Ponieważ pole to powinno być automatycznie generowane przez bazę danych, należy zmienić sposób wstawiania nowych rekordów, aby bazowy system bazy danych SQLite samodzielnie przypisał wartość do tego pola.

Pierwsza próba, polegająca na użyciu słowa kluczowego DEFAULT w zapytaniu SQL, jest nieudana, ponieważ SQLite nie obsługuje tej funkcji w taki sposób, jak inne systemy baz danych. Jeśli użyjemy zapytania SQL w stylu:

python
self.cursor.execute("INSERT INTO question_sets VALUES (DEFAULT, ?, ?)", (question_set_id, session_id, question[0]))

Zostaniemy z błędem, ponieważ DEFAULT w przypadku SQLite nie powoduje automatycznego przypisania wartości do pola autoinkrementowanego. W takim przypadku należy użyć podejścia, które zmienia sposób wstawiania danych. Wiemy, że pole autoinkrementacyjne w SQLite akceptuje wartość NULL, którą możemy wstawić w miejsce question_set_id. Gdy baza danych napotka wartość NULL w tym polu, automatycznie przypisze do niego unikalny identyfikator.

Aby rozwiązać ten problem, możemy zmodyfikować zapytanie w następujący sposób:

python
self.cursor.execute("INSERT INTO question_sets VALUES (null, ?, ?)", (session_id, question[0]))

Dzięki tej modyfikacji, pole question_set_id zostanie automatycznie wypełnione przez SQLite, a nowy rekord zostanie poprawnie dodany do bazy danych.

Warto dodać, że zmieniając sposób wstawiania danych, zyskujemy nie tylko poprawność działania aplikacji, ale również elastyczność w przyszłych operacjach na bazie danych. Dzięki temu podejściu kod staje się bardziej przejrzysty i mniej podatny na błędy związane z ręcznym przypisywaniem wartości do kolumn autoinkrementowanych.

W przypadku rozwiązywania podobnych problemów, dobrze jest pamiętać, że automatyczne przypisanie wartości w bazach danych, takich jak SQLite, jest wygodnym sposobem zarządzania unikalnymi identyfikatorami. Może to znacząco uprościć naszą logikę aplikacji, zwłaszcza gdy mamy do czynienia z dużymi zbiorami danych, gdzie ręczne zarządzanie identyfikatorami mogłoby stać się trudne do utrzymania.

Po rozwiązaniu problemu z autoinkrementacją warto przejść do testowania aplikacji. W tym przypadku, sprawdzenie liczby rekordów w tabeli question_sets i grupowanie ich według identyfikatora sesji pozwala na zweryfikowanie, czy każdy zestaw pytań jest poprawnie dodany do bazy. Ważne jest, aby po każdym wstawieniu danych monitorować poprawność operacji, na przykład przez odświeżanie strony aplikacji i sprawdzanie, czy odpowiednie rekordy pojawiły się w bazie danych.

Po rozwiązaniu tego problemu, można zacząć rozważać dalsze kroki w rozwoju aplikacji, takie jak dodanie funkcji pozwalającej użytkownikom na ręczne tworzenie sesji lub dodanie interfejsu użytkownika umożliwiającego łatwiejsze zarządzanie sesjami i pytaniami.

Pomimo tego, że poprawne wykorzystanie funkcji autoinkrementacji pozwala uniknąć wielu problemów, ważne jest, aby nie ograniczać się jedynie do prostych rozwiązań. Dobre praktyki w projektowaniu aplikacji opartych na bazach danych obejmują również testowanie i optymalizowanie wydajności zapytań, dbanie o poprawność danych, a także rozważenie możliwości rozwoju aplikacji w przyszłości, tak aby użytkownicy mogli w pełni korzystać z jej funkcjonalności.

Czy modele generatywne są platformami i jakie niesie to konsekwencje prawne?
Czy podróże morskie 15 wieku miały kluczowe znaczenie dla rozwoju żeglugi?
Jakie tajemnice skrywa tajemnicza agencja?