GPT ассистент на совнове исторической справки 1С BULLSENGINE и ClickHouseDB
Рализовал механизм сбора всех ответов #GPT с использованием базы данных #ClickHouseDB. Для работы с #ClickhouseDB использвал меющиеся методы и функции из #OpenSource проекта Экстрактор данных из 1С. Здесь рассказывал здесь – https://kimkarus.ru/category/pet-proekty/open-source-proekt-ekstraktor-dannyh-iz-1s/
На основе выборки ответов #GPT построил сводную справку для #ЛПР, чтобы понять:
1) Что происходило за последнии 30 дней по станциям ЖД
2) Выявить проблемные участки
3) Определить дни, когда появились проблемы
4) Попробовать обозначить причины возникновения проблем
5) Найти когда и где было все хорошо в качестве примера хорошо слаженной работы.
На картинках представлен мини процесс преобразования и строчки из источника ClickHouseDB для GPT.
#GPT assistant based on historical reference #1C and #ClickHouseDB
Implemented a mechanism for collecting all #GPT responses using the #ClickHouseDB database. To work with #ClickhouseDB, I used the existing methods and functions from the #OpenSource project Data Extractor from 1C. I told you here – https://kimkarus.ru/category/pet-proekty/open-source-proekt-ekstraktor-dannyh-iz-1s/
Based on a sample of responses, #GPT built a summary reference for #DM to understand:
1) What happened over the last 30 days at railway stations
2) Identify problem areas
3) Determine the days when problems appeared
4) Try to identify the causes of problems
5) Find when and where everything went well as an example of well-coordinated work.
The pictures show a mini conversion process and lines from the ClickHouseDB source for GPT.
