Antwoord van de AI:

Absoluut, ik zal een voorbeeld geven van een TSQL.APP rapport met groepering en totalen, gebruikmakend van verzonnen data. Stel dat we een rapport willen genereren voor een fruitwinkel die de totale hoeveelheid verkocht fruit per soort laat zien. Hier is hoe het TSQL.APP script eruit zou kunnen zien:

Voorbeeldscript: Rapport met Groepering en Totalen

sql

-- Eerst maken we een tijdelijke tabel met voorbeeldgegevens
CREATE TABLE #FruitVerkopen (
    [Fruitsoort*] NVARCHAR(100),  -- '*' duidt groepering aan
    [VerkochteHoeveelheid@] INT   -- '@' duidt sommering aan
);

-- Voeg voorbeeldgegevens toe
INSERT INTO #FruitVerkopen ([Fruitsoort*], [VerkochteHoeveelheid@])
VALUES
('Appel', 150),
('Banaan', 200),
('Citroen', 100),
('Appel', 180),
('Banaan', 160),
('Citroen', 90);

-- Gebruik sp_api_modal_table om het rapport te tonen
EXEC sp_api_modal_table
    @tmptable=N'#FruitVerkopen',
    @orderby=N'order by [Fruitsoort*]',  -- Sorteren op groeperingsveld
    @print=1,  -- Optie om het rapport af te drukken
    @excel=1;  -- Optie om het rapport te exporteren naar Excel

-- Voeg een knop toe om het rapport te sluiten
DECLARE @SluitKnop NVARCHAR(MAX);

EXEC sp_api_modal_get_value
    @name='@SluitKnop',
    @value=@SluitKnop OUT;

EXEC sp_api_modal_button
    @name='sluit',
    @value='Sluit Rapport',
    @class='btn-secondary',
    @valueout=@SluitKnop OUT;

IF @SluitKnop IS NOT NULL
BEGIN
    EXEC sp_api_modal_clear;
    RETURN;
END

-- Opruimen
DROP TABLE #FruitVerkopen;

Dit script maakt een tijdelijke tabel #FruitVerkopen met de kolommen Fruitsoort* (voor groepering) en VerkochteHoeveelheid@ (voor sommering).
Vervolgens wordt sp_api_modal_table gebruikt om een rapport te genereren dat deze gegevens in een overzichtelijke vorm weergeeft, met totalen per fruitsoort.
Aan het einde van het script wordt een knop toegevoegd om het rapport te kunnen sluiten.

Dit voorbeeld demonstreert een eenvoudige toepassing van TSQL.APP voor het genereren van gegroepeerde en gesommeerde rapporten, wat bijzonder nuttig kan zijn voor het samenvatten van verkoopgegevens, voorraadbeheer, en andere zakelijke analyses.

=> Hier onder ziet u het resultaat in de applicatie, volledig zonder tussenkomst van een mens:

Cadeautje van de AI

De AI heeft tevens iets extra's toegevoegd waar niet om was gevraagd. Namelijk een download van het rapport in de vorm van een .xlsx bestand. De AI heeft dat uiteraard ooit geleerd bij zijn trainig. Het is dus wel relevant om te blijven controleren wat de AI produceert!

Enorme sprong

Dankzij grote tech-bedrijven die enorme investeringen hebben gedaan in de training van de LLM's (Large Language Models), kunnen we nu allemaal goedkoop gebruik maken van computers die mensentaal begrijpen.

Automatisering met behulp van AI heeft hierdoor een enorme sprong gemaakt, want vrijwel "iedereen" kan een correcte vraag formuleren. De AI kan vervolgens foutloos code genereren omdat deze door experts getraind is. De AI is eigenlijk de gekloonde variant van de ingenieur die normaal gesproken het computerprogramma zou schrijven.

Afsluitend:

Een jaar na de publieke beschikbaarstelling van ChatGPT staan we aan de vooravond van gigantische veranderingen die door LLM's veroorzaakt worden. Tekst schrijven, Software ontwikkelen, Juridisch complexe materie samenvatten en leesbaar maken zijn maar kleine voorbeelden.

De opkomst van Large Language Models (LLM's) zal een grotere maatschappelijke verandering inluiden dan die we zagen met de introductie van Internet voor het grote publiek, begin jaren 90.

U kunt met een abonnement van slechts $20 per maand bij openAI dit soort ervaringen zelf op doen en tevens vragen stellen aan "onze" GPT op https://t-sql.

Ons doel: "De laagste operationele kosten"

Alles bij elkaar in 1 klein filmpje