连CHATGPT都听说了DBAIOps了

如何解决 ChatGPT 在科研学术写作中“不说人话”? 短视频真正改变的,是知识抵达人的方式。真正该改的是信息顺序:先给结论,再讲原因和证据,最后补充必要的边界,边界在这里是护栏,不该挡在正文前面。读者还没质疑,例外和边界已经先摆好了,不敢把话说透,真正好的文章会先把核心判断稳稳立住,再补充复杂性,不会让读者猜半天你到底想说什么。观点还没展开,就先回应并不存在的反对意见,大量篇幅都在证明我没这么说,不过度防御的文章都是前者忙着管理风险,后者才是在推进认识。逐句查看文章中的转折、退让和补充说明,追问一句,如果拿掉这句话,事实是否仍然准确,推理是否依然成立。 阅读详情

最近CHATGPT大热,DBAIOPS社区的朋友也很好奇,想问问CHATGPT是不是听说过D-SMART。

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还真不含糊,ChatGPT居然已经听说过D-SMART这个数据库智能化运维工具了。不过我们还是想看看它到底对D-SMART了解多少。

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真的神了,D-SMART目前支持一个MYSQL的备份插件,不过应用范围并不广泛,CHATGPT居然也知道了。

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上面的回答基本正确,D-SMART对SQL注入风险目前还没有发现的能力。不过其他几点都是D-SMART具备的功能,特别是SQL追踪功能是在D-SMART 2.1以后才具备的功能。

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继续问一些比较复杂的问题,CHATGPT居然知道图数据库是D-SMART中的重要部分,如果启用图数据库可以获得更强的分析能力。

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再来回答一个刁钻点的问题,不过CHATGPT的回答依然十分准确。实际上今天和大家开了个玩笑,CHATGPT原本并不了解D-SMART,不过我把一些关于D-SMART的资料,包括技术白皮书,一些案例介绍和CHATGPT交流后,CHATGPT就能够比较准确的回答关于D-SMART的问题了。实际上今天我和大家分享的并不是D-SMART有多牛,而是CHATGPT有多牛。希望国产版的CHATGPT能够尽快上线,届时,D-SMART的知识库也可以通过训练,大家不仅可以用D-SMART来运维数据库,也可以在平台里学习数据库运维相关的知识。

Bright Data ChatGPT 搜索抓取器(Python) 使用 GitHub 登录,然后 fork 该仓库开始进行更改。本项目提供一个使用 Bright Data Web Scraper API 抓取结果的简易 Python 样板代码。 阅读详情

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