Ես թույլ տվեցի մոդելին առաջարկել Postgres-ի ինդեքսներ, ապա ստիպեցի տվյալների բազային գնահատել դրանք

Ծրագրավորողը ստեղծել է գործիք՝ AI-ի կողմից առաջարկված Postgres ինդեքսները ստուգելու համար՝ դրանք անմիջապես տվյալների բազայում փորձարկելու միջոցով: Հասկանալով, որ LLM-ները հաճախ առաջարկում են հավանական, բայց անարդյունավետ ինդեքսներ, հեղինակը մշակել է համակարգ, որը ստեղծում է առաջարկված ինդեքսները տրանզակցիայի շրջանակներում, գործարկում է EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)՝ ստուգելու համար, թե արդյոք հարցումների պլանավորողն իրականում օգտագործում է դրանք, այնուհետև հետ է շրջում փոփոխությունները: Փորձը, որը թեստավորել է ինը տարբեր մոդելներ ութ սովորական հարցումների վրա, ցույց է տվել, որ թեև մոդելները արդյունավետ են ստանդարտ օպտիմալացման հնարավորությունները բացահայտելու հարցում, նրանք հաճախ չեն ճանաչում, երբ հարցումը հնարավոր չէ բարելավել ինդեքսավորմամբ: Արդյունքները վկայում են, որ ավտոմատացված ստուգումը կարևոր է, քանի որ մոդելները հաճախ առաջարկում են ավելորդ կամ անօգուտ ինդեքսներ: «pg-index-referee» գործիքը հասանելի է GitHub-ում և թույլ է տալիս ծրագրավորողներին անվտանգ կերպով գնահատել AI-ի առաջարկները՝ առանց տվյալների բազայի սխեման մշտապես փոխելու: