今天在朋友圈刷到TiDB在他们的 TiDB Cloud Serverless Tier中集成的chat2query功能。看到chatXXX这个名字，大家应该都能顾名思义。显然，它能通过对话的方式帮你生成Query。
这里是演示的动图，分别展示了一个Top 10查询和date histogram的聚合查询：
查询的语句不算复杂，“直观”上似乎是能够降低用户的使用入门门槛的。
可惜，就像唐刘自己在公众号里说的 ——
“但是，我推荐的朋友几乎全是有技术背景的人，所以当我跟一位不懂技术的朋友进行推荐的时候，我才突然意识到，我们的这款产品离好看以及好用，还有很长的路要走。”
关于数据库，query，BI这档事，业界早有定论，普通人需要的是不用学习query就能够知道查询和分析的结果。而拖拽式的可视化工具，难道不是更好的答案？
好了，不扯远了。其实我们今天要谈的是如何借助类似ChatGPT这种生成式的大模型来生成Elasticsearch搜索语句，嗯，就像Chat2Query所做的一样。
其实，随着数据量的增长和业务需求的不断变化，传统的查询和分析语言已经不能满足现代应用的需求。因此，越来越多的企业和技术公司开始尝试开发新的数据查询语言，或者利用人工智能等新技术提供更加智能化的数据查询解决方案。
在这方面，GPT模型作为一种先进的自然语言处理技术，能够生成领域特定的DSL表达式，使得用户可以使用更加自然、直观的方式来进行数据查询和分析。这样可以大大提高数据查询的效率和准确性，使得用户可以更加方便地从数据中获取有用的信息和洞察。因此，不少公司正在积极探索并利用这些新技术，以满足用户不断增长的需求。
其中，Copilot的出现更表明了人工智能技术在编程领域的应用越来越成熟，未来这种技术将会在软件开发领域扮演更加重要的角色。通过自动化代码生成、错误检测和调试等工作，将大大降低开发者的工作量，提高代码的质量和效率。
而ChatGPT更加加重了这一趋势和需求，因为ChatGPT的出现使生成式对话模型的应用变得更加普及化和便捷化，其火爆程度，直接把AIGC带入我们每个人的生活。
所以，如果我们对ES的DSL感到恐惧，不妨试一试现有各种AIGC工具，寻求AI的帮助，本文，我们就从Copilot和chatGPT开始。
第一个，我们先来看看在VS code上使用Copilot来生成ES DSL的例子。
首先，我们的先注册和申请Copliot的使用账号，并且将其安装到VS code中，步骤如下：
就如在下图中，我们只需要在注释中写入我们的需求，换行之后，通过tab键，就可以让Copilot为我们生成Elasticsearch的DSL：
接下来，我们再来看看在intellij上使用chatGPT的例子。
这里，我们将借助一个叫做EDQL的工具。
EDQL是基于Intellij平台的Elasticsearch专业查询和管理工具。它用于管理 Elasticsearch 集群和从 Elasticsearch 查询数据，具有以下功能。
安装并试用：https ://github.com/chengpohi/edql/releases/tag/v1.9.16
使用的方式和Copilot类似：
时代是在进步的，AIGC终将会带来一场不小的革命，而通过AIGC自动代码生成功能，能帮助我们提高编程效率和减少出错率。
然而，在使用过程中，我们还是需要保护好自己的隐私和知识产权，并遵守相关法律法规和道德规范。
同时，我们也需要意识到，作为一条经验法则，我们应该假设它可能会做最糟糕的事情：生成一个看起来正确、语法正确但产生错误答案的查询。
因此，工具为我们带来效率的同时，绝不意味着我们不再需要学习。当我们自己，停止进步的时候，或许，就会是潘多拉魔盒中厄运降临的时候
微博登录
QQ登录