В очередной раз, получив нечто невразумительное на выходе «Code Interpreter» после суток разнообразных попыток заставить его сделать то, что мне нужно, сформулировал для себя «правило больших кусков». Правило гласит: «Не стоит кормить “Code Interpreter” большими кусками – он подавится».
Альтернативный подход состоит в том, чтобы разбить задачу на несколько промежуточных шагов, каждый из которых относительно прост в решении по-отдельности. Например, выгрузить нужную информацию из JSON файла и собрать её в табличном виде. Затем – дополнить её нужными вычисленными колонками. И далее, далее, до тех пор, пока не получится желаемое представление.
Дополнительное преимущество такого подхода в том, что каждый промежуточный результат гораздо проще проверить и заметить аномалии. Опять же, если какая-то часть вычислений пошла не так, в этом случае не обязательно начинать всё сначала. Можно использовать уже обсчитанный промежуточный результат и продолжить эксперименты с этого момента.
Я уже опробовал этот метод на практике и могу подтвердить, что такой подход позволяет быстрее прийти к конечному результату и получить более точный продукт на выходе. Попытка оптимизации количества шагов, наоборот, приводит к непредсказуемым результатам. То, что казалось простым в исполнении, внезапно вызывает множество дополнительных трудностей.
В действительности, это правило можно распространить не только на “Code Interpreter”, но и на весь “Chat GPT 4” в целом. Не следует стремиться к «мегазапросам» – лучше организовать запросы чередой последовательных более мелких подзапросов, каждый из которых базируется на основании предыдущего.
Таким образом, избавившись от необходимости мучительно заставлять “Chat GPT” решить слишком сложную для него задачу, вы, скорее всего, сможете сэкономить много времени и нервов.
