SQL דינמי
- החישוב רץ בתוך מסד הנתונים עם sp_executesql
- הנתונים לא יוצאים מהמסד
- המנוע המהיר ביותר בבדיקות
כל הפרויקטים פרויקט מחקר · השוואת מנועי חישוב
Formulix
כלי אינטראקטיבי שבודק איך הכי נכון לחשב נוסחאות תמחור שהעסק מגדיר בעצמו: ארבעה מנועי חישוב מתחרים על מיליון רשומות, ועוזר AI שהופך תיאור בעברית לנוסחה.
- מסגרת
- פרויקט מחקר עצמאי
- הכלי החי
- formulix.hofftech.ai
- מה בניתי
- ארבעה מנועי חישוב על אותן 20 נוסחאות · בדיקה שכל המנועים מחזירים תוצאות זהות · עוזר AI שהופך בקשה בעברית לנוסחה
האתגר
מה היה לפני
בהרבה עסקים התעריפים, העמלות וההנחות משתנים כל הזמן. כשהנוסחאות יושבות בתוך הקוד, כל שינוי מחכה למתכנת. כשהעסק מגדיר אותן בעצמו, צריך מנוע שמחשב נוסחה חופשית על מיליוני רשומות, מהר ובלי טעויות. השאלה הייתה איזה מנוע מתאים לזה.
הפתרון
מה בניתי
סביבת בדיקה שמריצה את אותן 20 נוסחאות, פשוטות, מורכבות ועם תנאים, על טבלה של מיליון רשומות בארבע דרכים: SQL דינמי, Roslyn ב-C#, Python עם SymPy ו-NumPy, ותרגום של הנוסחה לקוד בעזרת GPT. את התוצאות חיברתי לדשבורד אינטראקטיבי שמציג זמנים, משווה בין המנועים ובודק שכולם מחזירים אותה תוצאה.
הדשבורד
מה אפשר לנסות
הממצאים לא נשארו בטבלה. בדשבורד אפשר לראות אותם, לשחק איתם ולבדוק בעצמכם.
- מרוץ מנועים שמראה בזמן אמת מי מסיים ראשון
- גרף זמני ריצה לפי כמות הנתונים, מעשרת אלפים ועד מיליון רשומות
- מטריצת תוצאות עם פירוט לכל נוסחה
- סביבה לניסוי נוסחאות עם ערכים שאפשר לשנות
מאחורי הקלעים
ארבעת המנועים
ארבע גישות שונות לאותה בעיה, שכל אחת מהן נמדדה על אותם נתונים.
Roslyn ב-C#
- כל נוסחה מתקמפלת פעם אחת לקוד C#
- הקוד המקומפל רץ על כל רשומה
Python
- SymPy מפרק את הנוסחה
- NumPy מחשב על כל הרשומות בבת אחת
תרגום עם AI
- GPT מתרגם את הנוסחה לקוד C#
- Roslyn מקמפל ומריץ את הקוד שנוצר
מסכים מהכלי
גלריה
צילומי מסך מהדשבורד.
שיטת הבדיקה
איך נמדד
- אותן 20 נוסחאות רצו בכל אחד מארבעת המנועים, על אותה טבלה של מיליון רשומות.
- הזמנים נמדדו בכמה כמויות, מעשרת אלפים ועד מיליון רשומות, כדי לראות איך כל מנוע מתנהג כשהנתונים גדלים.
- סקריפט השוואה בדק שכל המנועים החזירו בדיוק אותה תוצאה לכל רשומה.
תשתית
על מה זה רץ
- SQL Server בענן
- OpenAI
טכנולוגיות
- SQL Server
- C# · Roslyn
- Python
- OpenAI
- React
- Recharts
- Framer Motion
- Vercel
יכולות מיוחדות
הדברים שלא מקבלים ממוצר מדף
מדידה לפני החלטה
במקום לבחור טכנולוגיה לפי תחושה, בדקתי את כל האפשרויות על אותם נתונים. כך ההמלצה נשענת על מדידה.
דיוק לפני מהירות
מנוע מהיר שמחזיר תוצאה אחרת לא שווה כלום. כל ריצה הושוותה מול כל המנועים האחרים.
AI שמבין עברית
אפשר לתאר חישוב במילים, למשל "הוסף 15% מס לערך c", והעוזר מחזיר נוסחה מוכנה שאפשר להריץ מיד.
השורה התחתונה
מה זה אומר עבור העסק שלכם
- לתת לעסק להגדיר תעריפים, עמלות והנחות בעצמו, בלי לחכות למתכנת
- לחשב נוסחאות על כמויות גדולות של נתונים בלי לפגוע בביצועים
- לבחור טכנולוגיה לפי מדידה ולא לפי ניחוש
השלב הבא
יש לכם תהליך שמתנהל בקבצים, בהודעות ובזיכרון?
ספרו לי מה קורה היום, ונבין יחד איך מערכת אחת יכולה להחזיק את זה.