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目录

一、ChatGPT的诞生对于考博考生的意义。

二、ChatGPT能给考博考生带来哪些帮助？

三、考博考生如何使用ChatGPT，帮助自己考博成功上岸？

正文

一、ChatGPT的诞生对于考博考生的意义。

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ChatGPT的诞生对于考博的意义在于，它提供了更好的交流平台和资源库，使考博者可以更快、更便捷地获取信息和与其他同行进行交流。

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通过ChatGPT，考博者可以直接向资深的领域专家或其他考博者咨询相关问题，获取专业的建议和意见，甚至可以寻找到潜在的导师或合作者，为自己的研究提供更多资源和支持。

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此外，ChatGPT还为考博者提供了更全面、更丰富的学习素材和资源，帮助他们更好地准备考试、写论文和开展研究。通过ChatGPT的学习资源和讨论，考博者可以更深入地了解自己领域的最新发展和研究成果，为自己的研究和未来的职业生涯打下更坚实的基础。

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简言之，ChatGPT的诞生对于考博者来说是非常有意义的，它不仅提供了更好的交流平台和资源库，还能够帮助考博者更好地准备考试和开展研究。

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二、ChatGPT能给考博考生带来哪些帮助？

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1. 提供学术资讯：ChatGPT可以提供最新的学术资讯和研究动态，方便考生及时了解相关领域的最新进展和研究成果，有利于考生的学术成长和扩展知识面。

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2. 提供学术资源：ChatGPT可以帮助考生查找和获取相关领域的学术资源，如期刊论文、研究报告、书籍等，助力考生在考博过程中产生更多新的研究想法和创新。

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3. 提供学术建议：ChatGPT可以基于考生的领域和专业需求，提供有益的学术建议，如论文写作技巧、研究方法、学术论坛和会议等。有助于考生更好地理解和掌握学术知识、增加学术水平。

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4. 提供心理支持：ChatGPT可以为考生提供心理支持，减轻考博期间的压力和焦虑，鼓励考生坚定信心，提高考试成功率。

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ChatGPT是考博过程中的一个不错的辅助工具，可以提供各类资料和建议，助力考生成功完成考博。

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三、考博考生如何使用ChatGPT，帮助自己考博成功上岸？

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1. 获取考博相关的信息和知识点

考博考生可以问ChatGPT相应学科的知识点、考试内容、报考条件，以及备考方法、注意事项等。ChatGPT可以在不同领域提供专业的知识和建议。

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2. 解答备考中遇到的问题

备考过程中难免会遇到一些问题和困惑，考生可以向ChatGPT咨询如何规划备考时间表、如何提高答题能力、如何应对考试压力等问题。ChatGPT可以根据考生的情况和需要，提供个性化的建议。

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3. 练习模拟考试

考生可以向ChatGPT请求模拟考试，模拟考试可以让考生更好地了解考试内容和考试形式。同时， ChatGPT可以根据考生的表现，提供评估和反馈，帮助考生及时发现自己的不足之处，从而在提高自己的基础上备战考试。

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4. 提供高效的学习资源和学习方法

ChatGPT可以根据考生的需求，提供笔记、教程、练习题和考试真题等学习资源和方法，帮助考生在备考过程中更加高效有序的学习。

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综上所述，考博考生可以通过ChatGPT获得与考博相关的各类信息、问题解答、模拟考试、学习资源和效率方法等服务，有助于帮助考生备战成功。

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作为一名开发者，你可能已经使用过自然语言处理（NLP）及其可能彻底改变我们与技术互动的方式。由OpenAI提供支持的文本到SQL工具是一种强大的方法，可以从自然语言文本中生成SQL语句。在本博客文章中，我们将探讨七个创造性和不寻常的示例，展示如何使用ChatGPT生成SQL语句。

1、修改现有查询语句

下面是一个示例，展示如何向Text-to-SQL提供一个现有的复杂SQL查询，并要求它进行修改：从现有的SQL查询中移除特定的结果

提示词：

Take the attached S【【微信】】esults that happened in the first 【【微信】】. SELECT product_name, SUM(quantity) AS total_quantity_sold FROM sales WHERE date BETWEEN '2021-01-01' AND '2021-12-31' GROUP BY product_name ORDER BY total_【【微信】】;”

对应的翻译（使用中文也能返回对应的预期）：

请修改以下SQL语句，删除2021年第一季度的数据，并返回其他季度的数据 SELECT product_name, SUM(quantity) AS total_quantity_sold FROM sales WHERE date BETWEEN '2021-01-01' AND '2021-12-31' GROUP BY product_name order BY total_【【微信】】;”

生成的SQL语句：

在这个例子中，我们提供了一个现有的SQL查询，该查询检索2021年全年度每种产品的总销售量。Text-to-SQL修改了SQL语句，通过更改WHERE子句中的日期范围来排除2021年第一季度的结果。

2.不仅是英文！也可以使用中文

您可以将任何语言的自然语言输入生成 SQL 查询。以下是使用中文的例子

提示词：

展示每个分类中最近一个月的产品销售数量，同时显示分类的名称和最后一次销售的日期。

生成的SQL语句：

该示例演示了Text-to-SQL的灵活性，它能够从任何语言的自然语言输入生成SQL查询。虽然文本提示是用汉语语编写的，但Text-to-SQL仍能理解并将查询转换为有效的SQL语句。该查询检索最近一个月内每个产品分类别的销售数量，以及分类别名称和最后一次销售日期。查询连接categories、products、order_details和orders表，并使用聚合函数计算每个分类别的销售数量和最后一次销售日期。结果被过滤为仅包括最近一个月的订单，并按分类别名称分组。

3、在现有的SQL查询中添加过滤

提示词

【【微信】】ery and add a filter to show only the top 10 customers by total spending who li【【微信】】. “SELECT customer_name, SUM(order_total) AS total_spent FROM orders GROUP BY customer_name ORDER BY total_spent DESC;”

对应的翻译（使用中文也能返回对应的预期）：

请对附加的SQL查询添加筛选条件，仅显示在加州居住且消费总额排名前10位的客户。 “SELECT customer_name, SUM(order_total) AS total_spent FROM orders GROUP BY customer_name ORDER BY total_spent DESC;”

生成的SQL语句：

本示例提供了一个现有的SQL查询，用于检索每个客户的消费总额。使用Text-to-SQL，我们可以修改SQL语句，添加一个筛选条件，仅显示住在加利福尼亚州的前10位客户。通过连接订单和客户表，并添加一个筛选条件，按州过滤，我们可以只检索住在加利福尼亚州的客户，然后通过消费总额将结果限制为前10位。

4、提供数据库结构，生成查询

提示词

对应的翻译（使用中文也能返回对应的预期）：

生成的SQL语句：

在这个例子中，我们提供了数据库模式，并要求Text-to-SQL编写一条SQL语句，检索所有订单中客户名称、订单日期、产品名称和数量，其中订单总额大于$1,000且产品名称包含单词“chair”。利用数据库模式，Text-to-SQL可以确定客户、订单和订单细节表之间的关系，并编写一条SQL语句，连接这些表并检索所需的数据。

5. 按日期范围过滤数据

提示词

对应的翻译（使用中文也能返回对应的预期）：

显示 2022 年 1 月 1 日至 2022 年 3 月 1 日之间的所有订单。

生成的SQL语句：

这个例子展示了如何使用Text-to-SQL生成一个按照特定日期范围筛选数据的SQL语句。在这个例子中，SQL语句检索2022年1月1日至2022年3月1日之间下的所有订单。订单表包含了每个订单的信息，包括订单日期、客户名称和产品信息。

6. 不仅仅是 SELECT - 还可以Update

提示词

对应的翻译（使用中文也能返回对应的预期）：

使用 SQL 更新电子产品分类是electronics的价格，并将价格提高10%。

生成的SQL语句：

这个例子展示了如何使用Text-to-SQL生成一个更新表中数据的SQL语句。在这个例子中，SQL语句更新电子产品分类中所有产品的价格，并提高价格的百分比为10%。通过在WHERE子句中指定分类，我们可以只针对需要更新的产品进行更新。

成用于报表查询使用的 SQL 查询语句

提示词

Generate a S【【微信】】a for a custom report that shows the total re【【微信】】ategory in the past quarter, along with the number of orders and the a【【微信】】. The data should be sorted by total re【【微信】】er.

对应的翻译（使用中文也能返回对应的预期）：

请生成一条SQL查询语句，检索过去一个季度每个产品类别的总收入、订单数和平均订单价值，数据应按总收入降序排序，以用于自定义报告。

生成的SQL语句：

在本示例中，我们请求Text-to-SQL生成一个SQL查询，以检索用于自定义报告的数据，该报告显示过去一个季度每个产品类别的总收入、订单数和平均订单价值。该查询连接categories、products、order_details和orders表，并使用聚合函数计算每个类别的总收入、订单数和平均订单价值。结果被过滤为仅包括过去季度的订单，并按总收入降序排序。这个查询可以用于生成一个自定义报告，帮助企业跟踪其按产品类别的销售情况。

8. 将其用于代码审查――了解复杂查询的功能

提示词

对应的翻译（使用中文也能返回对应的预期）：

执行后的结果

这个 SQL 查询从 【【微信】】 和 departments 表中检索出员工的薪资和部门名称。它使用 JOIN 子句将两个表连接起来，以便将相应的员工分配到其所在的部门。使用 GROUP BY 子句按部门分组，计算每个部门的平均薪资和员工数量。使用 HAVING 子句过滤掉平均薪资小于 50000 和员工数量少于 10 的部门。最后，使用 ORDER BY 子句将结果按平均薪资降序排序，以便更容易看到薪资最高的部门。这个查询可以帮助管理层了解每个部门的平均薪资和规模，以便做出更好的管理决策。

结束

Text-to-SQL 是一种强大的工具，不仅可以将自然语言文本转换成 SQL 语句，还可以修改现有的 SQL 查询。

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原文：https://www.e【【微信】】.com/7-unusual-uses-of-chat-gpt-for-text-to-s【【微信】】/ 作者：Oded Valin 非直接翻译，有自行改编和添加部分，翻译水平有限，难免有疏漏，欢迎指正