This research paper explores the use of ChatGPT in database management. ChatGPT, an AI-powered chatbot, has limitations in performing tasks related to database management due to the lack of standardized vocabulary and grammar for representing database semantics. To address this limitation, the paper proposes a solution that involves developing a set of syntaxes that can represent database semantics in natural language. The syntax is used to convert database schemas into natural language formats, providing a new application of ChatGPT in database management. The proposed solution is demonstrated through a case study where ChatGPT is used to perform two tasks, semantic integration, and tables joining. Results demonstrate that the use of semantic database representations produces more precise outcomes and avoids common mistakes compared to cases with no semantic representation. The proposed method has the potential to speed up the database management process, reduce the level of understanding required for database domain knowledge, and enable automatic database operations without accessing the actual data, thus illuminating privacy protection concerns when using AI. This paper provides a promising new direction for research in the field of AI-based database management.


翻译:该研究文件探讨了在数据库管理中如何使用查特格普特数据库。查特格普特是一个拥有AI动力的聊天室,由于缺少标准词汇和语法来代表数据库语义,在开展与数据库管理有关的任务方面受到限制。为解决这一局限性,本文件提出了一套解决办法,涉及开发一套能够代表自然语言数据库语义的语法。该语法用于将数据库体系转换为自然语言格式,在数据库管理中提供对查特格普特的新应用。拟议解决办法通过案例研究来证明,查特格普特被用于执行两种任务,即语义整合和组合表格。结果显示,使用语义数据库代表产生更准确的结果,避免了与无语义代表的案例相比常见的错误。拟议方法有可能加快数据库管理过程,降低数据库域知识所需的理解水平,使自动数据库操作能够在不访问实际数据的情况下进行,从而在使用AI时说明对隐私保护的关切。这份文件为AI数据库管理领域的研究提供了有希望的新方向。</s>

0
下载
关闭预览

相关内容

ChatGPT(全名:Chat Generative Pre-trained Transformer),美国OpenAI 研发的聊天机器人程序 [1] ,于2022年11月30日发布 。ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具,它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,真正像人类一样来聊天交流,甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码,写论文任务。 [1] https://openai.com/blog/chatgpt/
【硬核书】树与网络上的概率,716页pdf
专知会员服务
72+阅读 · 2021年12月8日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月5日
VIP会员
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员