El problema es que solo proporcionar el esquema no es suficiente información para ChatGPT. Necesitas proporcionarle detalles sobre cosas como:
- qué significan los códigos enteros de
req_typedeapplication_requests - para qué se utiliza la columna
user_iddetopics - qué significan los códigos de
action_typede la tablauser_actionsy cuál es la diferencia entre las columnasuser_id,target_user_idyacting_user_idde esa tabla
Con ese tipo de detalles, GPT 3.5 parece hacer un buen trabajo sin ningún entrenamiento adicional. El problema entonces se convierte en que proporcionar este nivel de detalle sobre toda la base de datos resultará en que el prompt exceda el límite de tokens de ChatGPT (4096 tokens, incluyendo tanto el texto del prompt como la salida generada). Si se utilizara este tipo de enfoque, tendría que haber una manera de limitar lo que se incluye en el prompt en función de la información que el usuario quería obtener de la consulta del Explorador de Datos.