如何利用GPT进行逻辑回归分析

这个理论可能是什么样子？嗯，有一个小角落基本上已知了两千年，那就是逻辑。当然，在亚里士多德发现它的三段论形式中，逻辑基本上是一种说法，即遵循某些模式的句子是合理的，而其他句子则不合理。因此，例如说“All X are Y。This is not Y,so it's not an X.”（如“All fishes are blue。This is not blue,so it's not a fish.”）是合理的。就像人们可以想象亚里士多德通过（“机器学习式”的）许多修辞例子来发现三段论逻辑一样，我们也可以想象在ChatGPT的训练中，它通过查看网络文本等大量信息，能够“发现三段论逻辑”。（是的，尽管人们可以预期ChatGPT会产生基于三段论逻辑的“正确推论”，但是当涉及到更复杂的形式逻辑时，情况就不同了-我认为它会因为与括号匹配相同的原因而失败。)但是在逻辑的狭隘例子之外，还有什么关于如何系统地构建（或识别）甚至是合理的文本？是的，有像Mad Libs这样使用非常特定的“短语模板”的东西。但是不知怎的，ChatGPT隐含地具有一种更普遍的方式。也许除了“当您拥有1750亿个神经网络权重时，不知怎样就会发生”之外，无法说明如何做到这一点。但我强烈怀疑有一个更简单、更强大的答案。

逻辑流程图如下：上面说的两种方式对应流程图的上下两个步骤，红色部分是重点。SQL分析：用户描述想分析的内容，后台连接DB，附带表结构信息让AI输出SQL语句，校验是SELECT类型的SQL，其他操作如UPDATE/DELETE绝不能通过！！校验通过后执行SQL返回结果数据。再将数据传给GPT（附带上下文），让AI学习并分析数据，最后输出分析结论和建议，和结果数据一起返回给前端页面渲染图表、展示分析结论。目前已实现两张表关联查询。个性化分析：用户上传文件，如有需要可以简单描述这是什么数据、字段意义或作用辅助分析。前端解析用户上传的文件，再传给GPT分析数据，后续步骤与上面一致。流程描述得比较详细，就不具体讲解开发过程和代码了，而是会更多讲述开发时的一些问题、重点和技巧。相关重点：

在完成第一步的原SQL输入后，GPT已经对需求有了初步的理解，这里我再将真实的业务需求场景以及现在的问题输入给GPT：这一步的作用是帮助GPT更好的理解旧代码背后的真实业务需求，同时结合旧代码运行的问题，让GPT能进一步给出针对性的优化建议，输出更符合需求的代码。这里其实有好几轮的输入输出（可以理解为讨论），不断的强化GPT对真实需求的认知。注：SQL查询代码本身不包含涉密信息，可以放心在ChatGPT中使用[heading3]Step3：根据优化结果不断调试[content]在输入完旧代码、需求和问题之后，GPT模型给出了一些新的代码。我需要不断地根据GPT的结果进行调试和优化，直到生成满足需求的新代码，这一步比较繁琐，但惊喜也是在这一步发现的。按照原SQL的思路，是每天更新近30天的数据，并存储到一个结果表，由于指标很多且数据量大，所以耗时很长，但其实大部分的语句都是反复的读同一个表，资源浪费比较严重。所以在跟GPT反复沟通多次后，GPT提出了3点比较重要的优化建议：每次更新1天而不是30天的数据；不直接统计全量指标数据，而是创建一个中间结果表，将所有非二次计算的数据存储到该表，需要二次计算的指标直接通过该表再查询（例如：中间结果表统计了昨日总数和今日总数，变化值、环比等则通过中间表再进行二次查询统计）；利用CASE WHEN合并查询约束条件基本相同的指标，这个方式大大减少了重复读表的次数，也极大的精简了SQL代码内容。前两点是GPT直接提出的，第三点是我从GPT给出的优化代码中发现的，基于这三个核心优化思路，结合我的半吊子SQL水平，花费了半天多的时间将完整的代码优化完成，并分模块在系统中测试了一下，结果完全一致。当然整个过程还是比较繁琐的，包括查资料、报错、纠正GPT、不断补充需求细节等等，需要有一定的耐心。