Velké jazykové modely (LLM), jako je GPT-4, byly stále více používány k automatizaci různých úkolů kódování v Pythonu, což nabízí efektivitu a snadnost provádění komplexních nebo opakovaných programovacích činností. Následující jsou příklady a typické scénáře, ve kterých byly LLM použity pro automatizaci pracovních postupů kódování pomocí Pythonu:
Jednou z běžných aplikací je automatizace konverze a zpracování formátů dat. Uživatelé se například zabývají tabulkami HTML a potřebují je transformovat na soubory JSON, aby snadno manipulovali nebo znovu použili data jinde. Popsáním přesného vstupu (tabulka HTML) a požadovaného výstupu (soubor JSON) může LLM generovat Python skripty automaticky, které zpracovávají analýzu HTML a strukturují data ve formátu JSON. To odstraní potřebu manuálního kódování a umožňuje i neprogramokům efektivně provádět takové transformace. Podobně je extrahování konkrétních informací, jako jsou e -mailové adresy z textového souboru, další častým automatizačním úkolem. Poskytnutí výzvy, která žádá skript Python k identifikaci a shromažďování e -mailových adres pomocí regulárních výrazů, umožňuje LLM generovat specializovaný kód pro automatizaci této extrakce a uložení výsledků v použitelném formátu.
Další cenné použití LLMS je automatizace analýzy odpovědí na průzkum uložené v souborech CSV. Například počítání výskytů odpovědí, jako jsou „ano“ nebo „ne“, je u konkrétních otázek únavný úkol, když je provedeno ručně. Tím, že uživatel LLM vyrábí Python kód, který čte CSV a vylezuje reakce na průzkum, uživatel získá okamžité řešení, které by jinak vyžadovalo znalosti programování a čas na vývoj. Tento vzorec použití LLM pro generování kódu pro jednoduché shrnutí dat nebo transformační úkoly je v administrativních a analytických kontextech rozšířen.
Vývojáři také použili LLM k urychlení psaní vlastních funkcí Pythonu pro pokročilejší a specifičtější účely. Podrobná výzva určující podpis funkce a chování často poskytuje funkční kód rychle. Například jeden pracovní postup zahrnoval požadování funkce asynchronního pythonu ke stažení souboru do dočasného adresáře, ověření jeho velikosti a potvrzení kontroly platnosti pomocí příkazů SQLite. LLM produkoval kód rychle a ušetřil značný čas ve srovnání s ručním zkoumáním a implementací přesné funkce. Tento příklad ukazuje, jak LLM mohou působit jako asistenti digitálního kódování, rychle překládat popisy na vysoké úrovni do práce, testované funkce optimalizované pro konkrétní knihovny jako Asyncio a HTTPX.
Testování a validační generování kódu je další oblast, kde LLMS svítí. Po generování hlavního kódu vývojáři často vyzývají LLM, aby psali testy jednotek pomocí oblíbených rámců, jako je Pytest. Tato tandemová generace zajišťuje, že automatizovaný kód je nejen vytvořen, ale také přichází s ověřovacími postupy, zvyšováním spolehlivosti a zrychlením životního cyklu vývoje softwaru. Schopnost LLM zapamatovat si běžné osvědčené postupy, zpracovávat scénáře výjimek a přidat dokumentaci dále zvyšuje kvalitu kódu.
Výzkum v automatizované změně a refaktoringu kódu také zdůrazňuje sílu LLM. Nástroje jako Pycraft využívají LLM k generování více variant kódu pro dané programovací idiomy, které zahrnují neviditelné varianty s různými syntaktickými styly. Tento přístup usnadňuje automatizované úpravy kódu, opravu chyb a refaktorování, které se přizpůsobí záměru vývojáře a zároveň zajišťuje správnost a použitelnost. Systémové využívání statických a dynamických testů filtrují užitečné varianty od chybných, což ukazuje, jak LLMS může automatizovat komplexní úkoly softwarového inženýrství nad rámec psaní izolovaných skriptů.
V automatizaci na pracovišti mnoho z nich využilo LLM pro rutinu, ale působivé úkoly. Mezi příklady uvedené v profesionálním prostředí patří automatizace extrakce URL nebo jiných metadat z historie potvrzení v repozitářích kódu, generování zpráv a vytváření administrativních skriptů, které zjednodušují denní operace. Kombinací LLM generovaných skriptů Python s existujícími datovými a kódovými aktivy uvádějí uživatelé významné úspory času a zlepšenou účinnost, často zapůsobí na kolegy se sofistikovaností automatizovaných řešení vytvořených pomocí výzev přirozeného jazyka.
Kromě toho některé projekty implementují velké akční modely (LAMS), kde uživatelé definují vlastní pythonové akce integrované s LLM pro provádění vrstvených a složitých úkolů. Tyto moduly Python kódované zmocňují neexperts k vyvolání sofistikované funkce jednoduše pomocí příkazů přirozeného jazyka zprostředkované prostřednictvím LLM, čímž se zvětší rozsah automatizace na různé problémové domény. Mezi běžně používané balíčky Pythonu v těchto scénářích zahrnují BeautifulSoup pro škrábání, urllib3, požadavky na volání HTTP a PYYAML pro manipulaci s konfigurací.
Další praktickou oblastí je vytvoření agentů, kteří automaticky generují, provádějí, ověřují a debugují. Systémy kombinující LLM s prostředím provádění vytvářejí cyklické pracovní postupy, kde agent píše kód pro vyřešení daného úkolu, spustí jej pro kontrolu úspěchu nebo chyby a v případě potřeby iterativně reviduje kód, dokud nebude dosaženo zamýšleného výsledku. Tyto automatizované generování kódu a smyčky zpětné vazby jsou příkladem toho, jak LLMS rozšiřuje jejich použitelnost od samostatného psaní kódu, aby dokončila automatizaci řešení úkolů s minimálním lidským dohledem.
Stručně řečeno, v reálném světě příklady automatizace úkolů kódování s LLM v Pythonu zahrnují:
- Transformace strukturovaných dat, jako jsou tabulky HTML na JSON.
- Extrahování konkrétních informací, jako jsou e -maily z textových souborů.
- Shrnutí nebo počítání odpovědí v rámci údajů o průzkumu založených na CSV.
- Generování komplexních asynchronních funkcí s ověřením a zpracováním chyb.
- Automaticky psaní testů jednotek pro ověření generovaného kódu.
- Automatizace refaktoringu kódu a opravy chyb pomocí generování syntaktických variant.
- Extrahování URL nebo metadat z systému řízení verzí se dopouštějí historie.
-Nasazení akčních modulů uživatelem v rámci automatizačních rámců řízených LLM.
-Implementace agentů s debugínou generování kódu, která autonomně upřesňují jejich výstupy.