GPT-4: n kaltaisia suuria kielimalleja (LLM) on käytetty yhä enemmän Pythonissa erilaisten koodaustehtävien automatisointiin tarjoamalla tehokkuutta ja helppoa monimutkaisten tai toistuvien ohjelmointitoimintojen suorittamisessa. Seuraavat ovat reaalimaailman esimerkkejä ja tyypillisiä skenaarioita, joissa LLM: ää on käytetty koodauksen työnkulkujen automatisointiin Pythonin avulla:
Yksi yleinen sovellus on datamuotojen muuntamisen ja käsittelyn automatisointi. Esimerkiksi käyttäjät käsittelevät HTML -taulukoita ja heidän on muutettava ne JSON -tiedostoiksi helposti manipuloidaksesi tai käyttääksesi tietoja muualla. Kuvaamalla tarkan tuloa (HTML -taulukko) ja halutun tulosteen (JSON -tiedosto), LLM voi luoda Python -skriptejä automaattisesti, jotka käsittelevät HTML: n jäsentämistä ja jäsenten jäsentä JSON -muodossa. Tämä poistaa manuaalisen koodauksen tarpeen ja sallii jopa muiden kuin ohjelmoijien suorittaa tällaiset muunnokset tehokkaasti. Samoin tiettyjen tietojen, kuten sähköpostiosoitteiden, purkaminen tekstitiedostosta on toinen usein automaatiotehtävä. Python -skriptiä pyydettävä kehotus, joka pyytää Python -komentosarjaa, tunnistaa ja kerätä sähköpostiosoitteita säännöllisillä lausekkeilla antaa LLM: lle mahdollisuuden luoda erikoistunut koodi tämän poiminnan automatisoimiseksi ja tulosten tallentamiseksi käyttökelpoisessa muodossa.
Toinen arvokas LLMS: n käyttö on CSV -tiedostoihin tallennettujen tutkimusvasteiden analysointiautomaatio. Esimerkiksi vastausten, kuten "kyllä" tai "ei", laskeminen tietyissä kysymyksissä on työläs tehtävä, kun se tehdään manuaalisesti. Ohjaamalla LLM: ää tuottamaan Python -koodia, joka lukee CSV: tä ja joka tiestää kyselyvastauksia, käyttäjä saa välittömän ratkaisun, joka muuten edellyttäisi ohjelmointitietoa ja kehitystä aikaa. Tämä LLMS: n käyttäminen koodin luomiseen yksinkertaisten tietojen yhteenveto- tai muunnostehtävien luomiseen on laajalle levinnyt hallinnollisissa ja analyyttisissä yhteyksissä.
Kehittäjät ovat myös käyttäneet LLM: ää nopeuttaakseen mukautettuja Python -toimintoja edistyneempiin ja erityisiin tarkoituksiin. Yksityiskohtainen kehotus, joka määrittelee funktion allekirjoituksen ja käyttäytymisen, tuottaa usein funktionaalisen koodin. Esimerkiksi yksi työnkulku sisälsi asynkronisen python -toiminnon pyytämistä tiedoston lataamiseksi väliaikaiseen hakemistoon, vahvistamaan sen koon ja vahvistamaan kelpoisuustarkistukset SQLite -komentojen avulla. LLM tuotti koodin nopeasti säästäen huomattavaa aikaa verrattuna tarkan toiminnallisuuden manuaaliseen tutkimiseen ja toteuttamiseen. Tämä esimerkki osoittaa, kuinka LLM: t voivat toimia digitaalina koodausapulaisina, kääntämällä nopeasti korkean tason kuvaukset toimiviin, testattuihin toimintoihin, jotka on optimoitu tietyille kirjastoille, kuten Asyncio ja HTTPX.
Testaus- ja validointikoodien luominen on toinen alue, jolla LLMS loistaa. Pääkoodin luomisen jälkeen kehittäjät kehottavat LLM: tä usein kirjoittamaan yksikkötestejä suosituilla kehyksillä, kuten PYTEST. Tämä tandem -sukupolvi varmistaa, että automatisoitu koodi ei ole vain tuotettu, vaan mukana tulee myös varmennusmenettelyt, lisää luotettavuutta ja nopeuttaa ohjelmistokehityksen elinkaarta. LLM: n kyky muistaa yleiset parhaat käytännöt, käsitellä poikkeusskenaarioita ja lisätä dokumentaatiota parantaa edelleen koodin laatua.
Automatisoidun koodin muutoksen ja refaktoroinnin tutkimus korostaa myös LLM: ien voimaa. Työkalut, kuten Pycraft, hyödyntävät LLM: ää useiden koodivarianttien luomiseen tietyille ohjelmointi -idiomille, jotka kattavat näkymättömät variantit erilaisilla syntaktisilla tyyleillä. Tämä lähestymistapa helpottaa automatisoituja koodimuutoksia, virheenkorjausta ja reaktioita, jotka mukautuvat kehittäjän aikomukseen varmistaen samalla oikeellisuuden ja sovellettavuuden. Käyttämällä staattisia ja dynaamisia testejä, järjestelmän suodattimet ovat hyödyllisiä variantteja virheellisistä testeistä, osoittaen kuinka LLM: t voivat automatisoida monimutkaiset ohjelmistotekniikan tehtävät eristettyjen skriptien kirjoittamisen lisäksi.
Työpaikan automaatiossa monet ovat hyödyntäneet LLM: ää rutiininomaisten, mutta vaikuttavien tehtävien suhteen. Ammattimaisissa ympäristöissä ilmoitettuja esimerkkejä ovat URL -osoitteiden tai muiden metatietojen automatisointi koodihistoriasta koodilaitteissa, raporttien luominen ja päivittäisten toimintojen yksinkertaistavien hallinnollisten skriptien luominen. Yhdistämällä LLM: n tuottamat Python-skriptit olemassa oleviin tieto- ja koodivaroihin, käyttäjät ilmoittavat huomattavia aikarajoituksia ja parannetun tehokkuuden, vaikuttaen usein kollegoihin luonnollisen kielen kehotusten avulla tuotettujen automatisoitujen ratkaisujen hienostuneisuuteen.
Lisäksi jotkut projektit toteuttavat suuria toimintamalleja (LAMS), joissa käyttäjät määrittelevät räätälöityjä Python -toimintoja, jotka on integroitu LLMS: iin kerrostettujen ja monimutkaisten tehtävien suorittamiseksi. Nämä python-koodattuja moduuleja antavat ei-asiantuntijoille mahdollisuuden vedota hienostuneeseen toiminnallisuuteen yksinkertaisesti käyttämällä LLM: ien välittämiä luonnollisia kielikomentoja, suurentamalla automaation laajuutta monimuotoisiin ongelma-alueisiin. Näissä skenaarioissa yleisesti käytettyjä Python -paketteja ovat kaapimista varten BeautifulSoup, urllib3, HTTP -puhelujen pyynnöt ja PYYAML konfiguraatioiden käsittelyyn.
Toinen käytännöllinen valtakunta on edustajien luominen, jotka luovat, suoritavat, tarkistavat ja virheenkorjauskoodit automaattisesti. Järjestelmät, joissa yhdistyvät LLM: t suoritusympäristöihin, luovat syklisiä työnkulkuja, joissa agentti kirjoittaa koodin tietyn tehtävän ratkaisemiseksi, suorittaa sen tarkistamaan menestys tai virhe, ja tarvittaessa tarkistaa koodin iteratiivisesti, kunnes aiottu tulos saavutetaan. Nämä automatisoidut koodin luomiset ja palautesilmukot kuvaavat sitä, kuinka LLM: t laajentavat niiden käytettävyyttä itsenäisestä koodin kirjoittamisesta suorittamaan tehtävänratkaisun automaation täydelliseen ihmisen valvontaan.
Yhteenvetona voidaan todeta, että reaalimaailman esimerkkejä koodaustehtävien automatisoinnista Pythonissa ovat:
- Strukturoidun datan, kuten HTML -taulukoiden, muuntaminen JSON: ksi.
- Tiettyjen tietojen, kuten tekstitiedostojen, purkaminen.
- Yhteenveto tai laskeminen vastauksista CSV-pohjaisissa tutkimustiedoissa.
- Monimutkaisten asynkronisten toimintojen luominen validoinnilla ja virheiden käsittelyllä.
- Yksikkötestien automaattisesti luodun koodin tarkistamiseksi.
- Koodirekisteröinti- ja virhekorjausten automatisointi syntaktisten varianttien luomisella.
- URL -osoitteiden tai metatietojen purkaminen versionhallintajärjestelmästä sitovat historiaa.
-Käyttäjätoimintamoduulien käyttöönotto LLM-ohjattuihin automaatiokehyksiin.
-Koodin luomisen toteuttaminen -toiminto-debugging-aineiden toteuttaminen, jotka tarkentavat autonomisesti tuotoksiaan.