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分享一次应用LLM解决并发现问题的经历

news 2024/11/13 11:34:27

前几天写博文的时候，遇到了一个问题。由于时间比较紧张，就没有仔细研究，而是直接将问题丢给了AGI。得当的答复是非常清晰和完整的，还帮助笔者在解决问题的过程中，发现了自己的问题。觉得值得分享一下，遂记有此文。

这个问题的原型是这样的。在Postgres官方文档中，有一个函数date_tranc的应用和描述，里面举了一个例子如下：

defaultdb=> select date_trunc('day', timestamptz '2001-02-16 20:38:40+00', 'Australia/Sydney');date_trunc       
------------------------2001-02-16 13:00:00+00

当时笔者对data_trunc这个函数还不太了解。但看到这个操作和数据，笔者大概已经猜到，它可能是需要对时间做一下和时区相关的转换操作。但当时笔者有一个信息记错了，就是将悉尼的时区，记成了东10区，然后按照自己的理解进行了计算，怎么也得不到示例中的结果。

当时没有太多的时间研究这个问题，以为是自己对这个函数的使用方式理解有问题，于是就将这个问题提交给AI(图)，看看它是怎么说的。笔者使用的是Mistral.ai这个系统，模型是Large2。这里的提升词非常简单直接，就是：

如何理解以下查询结果：
defaultdb=> select date_trunc('day', timestamptz '2001-02-16 20:38:40+00', 'Australia/Sydney');date_trunc       
------------------------2001-02-16 13:00:00+00

在这里插入图片描述

Mistral的完整回应如下：

要理解以下查询结果：select date_trunc('day', timestamptz '2001-02-16 20:38:40+00', 'Australia/Sydney');
我们需要分析 date_trunc 函数的行为以及时区转换的影响。date_trunc 函数
date_trunc 函数用于截断日期时间值到指定的精度。在这个例子中，date_trunc('day', ...) 将截断到日期的开始时间（即午夜）。时区转换
timestamptz 类型表示带时区的时间戳。在这个例子中，timestamptz '2001-02-16 20:38:40+00' 表示一个带时区的时间戳，其中 +00 表示 UTC 时区。当你指定时区 'Australia/Sydney' 时，PostgreSQL 会将时间戳转换为该时区的时间。具体分析
原始时间戳：2001-02-16 20:38:40+00（UTC 时区）。
转换到悉尼时区：悉尼时区在 UTC 时区的基础上加 11 小时（因为悉尼时区是 UTC+11）。
将 2001-02-16 20:38:40+00 转换为悉尼时区：2001-02-16 20:38:40+00 (UTC)
+ 11 小时
-------------------------
2001-02-17 07:38:40+11 (悉尼时区)
截断到日期的开始时间：date_trunc('day', ...) 将截断到当天的午夜。在悉尼时区，2001-02-17 07:38:40+11 截断到日期的开始时间是 2001-02-17 00:00:00+11。转换回 UTC 时区：将 2001-02-17 00:00:00+11 转换回 UTC 时区：2001-02-17 00:00:00+11 (悉尼时区)
- 11 小时
-------------------------
2001-02-16 13:00:00+00 (UTC)
最终结果
因此，查询结果 2001-02-16 13:00:00+00 是正确的。这是因为在悉尼时区，2001-02-16 20:38:40+00 转换为 2001-02-17 07:38:40+11，截断到日期的开始时间是 2001-02-17 00:00:00+11，再转换回 UTC 时区就是 2001-02-16 13:00:00+00。希望这能帮助你理解查询结果。

看到这个结果，笔者立刻发现了自己的错误，就是搞错了悉尼的时区。通过这个例子，笔者有一些感想如下：

现在的AI和LLM技术，已经发展到了一个相当高的水平，特别是在理解输入和语境方面，这也是继续发展和应用的一个重要的基础
笔者的案例里面，基本没有其他的提示词或者上下文，它仍然能够快速理解语境
AI能够有效的运用相关的领域知识和信息，以本文为例，就是postgres数据库、日期函数、甚至时区参数
它好像也能够理解和处理其中可变的信息和内容
输出的内容，逻辑性和完整性都很好
响应的速度是非常快速的
最后，稍微有点啰嗦，但对于解决问题帮助很大，就不计较了

最后，笔者还想来分享一篇博文，也是关于如何使用AI的，但觉得他描述和总结的非常好，特别是对于信息技术和软件开发相关的从业人员而言，很有启发。
这里笔者还用claude概况和总结了一下：

作者列举了具体的例子来说明如何使用 LLM 来提高工作效率，这些例子分为两大类：“帮助学习”和“自动化枯燥的任务”。其中，帮助学习让作者能够处理以前觉得困难的任务，而自动化任务则让他可以专注于更具挑战性的问题。他特别提到了以下具体应用场景：

用从未使用过的技术构建整个 Web 应用
学习新的框架和编程工具
将多个程序转换为 C 或 Rust 以提高性能
简化大型代码库
编写几乎每篇研究论文的实验代码
自动化大部分单调的任务和一次性脚本
几乎完全替代了搜索引擎来配置新项目和调试错误

在这里插入图片描述

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