Les modèles de grands langues (LLM) comme GPT-4 ont été de plus en plus utilisés pour automatiser diverses tâches de codage dans Python, offrant une efficacité et une facilité dans l'exécution d'activités de programmation complexes ou répétitives. Voici des exemples du monde réel et des scénarios typiques où les LLM ont été appliquées pour automatiser les workflows de codage à l'aide de Python:
Une application courante consiste à automatiser la conversion et la gestion des formats de données. Par exemple, les utilisateurs traitent des tables HTML et doivent les transformer en fichiers JSON pour manipuler ou réutiliser facilement les données ailleurs. En décrivant l'entrée exacte (une table HTML) et la sortie souhaitée (un fichier JSON), un LLM peut générer automatiquement des scripts Python qui génèrent l'analyse du HTML et la structuration des données au format JSON. Cela supprime le besoin de codage manuel et permet même aux non-programmeurs d'effectuer efficacement de telles transformations. De même, l'extraction d'informations spécifiques, comme les adresses e-mail d'un fichier texte, est une autre tâche d'automatisation fréquente. Fournir une invite qui demande un script Python pour identifier et collecter des adresses e-mail à l'aide d'expressions régulières permet au LLM de générer du code spécialisé pour automatiser cette extraction et enregistrer les résultats dans un format utilisable.
Une autre utilisation précieuse de LLMS concerne l'automatisation de l'analyse des réponses d'enquête stockées dans les fichiers CSV. Par exemple, compter les occurrences de réponses telles que «oui» ou «non» sur des questions particulières est une tâche fastidieuse lorsqu'elle est faite manuellement. En demandant à un LLM de produire du code Python qui lit le CSV et relevait les réponses de l'enquête, un utilisateur gagne une solution immédiate qui nécessiterait autrement les connaissances et le temps de la programmation. Ce modèle d'utilisation de LLMS pour générer du code pour des tâches de résumé ou de transformation des données simples est répandue dans des contextes administratifs et analytiques.
Les développeurs ont également utilisé des LLM pour accélérer la rédaction de fonctions Python personnalisées à des fins plus avancées et spécifiques. Une invite détaillée spécifiant la signature et le comportement de la fonction donne souvent un code fonctionnel rapidement. Par exemple, un workflow impliquait la demande d'une fonction Python asynchrone pour télécharger un fichier dans un répertoire temporaire, vérifier sa taille et confirmer les vérifications de validité à l'aide de commandes SQLite. Le LLM a produit le code rapidement, ce qui permet de gagner du temps substantiel par rapport à la recherche manuelle et à la mise en œuvre de la fonctionnalité précise. Cet exemple montre comment les LLM peuvent agir en tant qu'assistants de codage numérique, traduisant rapidement des descriptions de haut niveau en fonctions de travail et testées optimisées pour des bibliothèques particulières comme Asyncio et HTTPX.
La génération de code de test et de validation est un autre domaine où les LLM brillent. Après avoir généré le code principal, les développeurs invitent souvent le LLM à écrire des tests unitaires à l'aide de frameworks populaires tels que PyTest. Cette génération en tandem garantit que le code automatisé est non seulement produit, mais est également livré avec des procédures de vérification, augmentant la fiabilité et accélérant le cycle de vie du développement logiciel. La capacité du LLM à se souvenir des meilleures pratiques courantes, à gérer les scénarios d'exception et à ajouter de la documentation améliore davantage la qualité du code.
La recherche en changement de code automatisé et refactoring met également en évidence la puissance des LLM. Des outils comme PYCRAFT utilisent des LLM pour générer plusieurs variantes de code pour les idiommes de programmation donnés, couvrant des variantes invisibles avec différents styles syntaxiques. Cette approche facilite les modifications automatisées du code, la fixation des bogues et la refactorisation qui s'adaptent à l'intention du développeur tout en garantissant l'exactitude et l'applicabilité. Utilisant des tests statiques et dynamiques, le système filtre les variantes utiles à partir de personnes erronées, montrant comment les LLM peuvent automatiser les tâches complexes d'ingénierie logicielle au-delà de l'écriture de scripts isolés.
Dans l'automatisation du lieu de travail, beaucoup ont exploité les LLM pour les tâches de routine mais percutantes. Les exemples rapportés dans des environnements professionnels incluent l'automatisation de l'extraction des URL ou d'autres métadonnées à partir des histoires de validation dans les référentiels de code, de génération de rapports et de création de scripts administratifs qui simplifient les opérations quotidiennes. En combinant des scripts Python générés par LLM avec des données et des actifs de code existants, les utilisateurs rapportent des économies de temps importantes et une efficacité améliorée, impressionnant souvent des collègues avec la sophistication des solutions automatisées produites en utilisant des invites en langage naturel.
En outre, certains projets implémentent de grands modèles d'action (LAMS) où les utilisateurs définissent des actions Python personnalisées intégrées aux LLM pour effectuer des tâches en couches et complexes. Ces modules codés par Python permettent aux non-experts d'invoquer des fonctionnalités sophistiquées simplement en utilisant des commandes en langage naturel médiées par le biais de LLMS, élargissant la portée de l'automatisation à des domaines de problème variés. Les packages Python couramment utilisés dans ces scénarios incluent BeautifulSoup pour le grattage, UrLlib3, les demandes d'appels HTTP et PyyAml pour la manipulation de la configuration.
Un autre domaine pratique est la création d'agents qui génèrent, exécutent, vérifient automatiquement le code. Les systèmes combinant LLMS avec les environnements d'exécution créent des workflows cycliques où l'agent écrit du code pour résoudre une tâche donnée, l'exécute pour vérifier le succès ou l'erreur, et si nécessaire, révise de manière itérative le code jusqu'à ce que le résultat prévu soit atteint. Ces boucles de génération de code et de rétroaction automatisées illustrent comment les LLMS étendent leur convivialité de l'écriture de code autonome pour terminer l'automatisation de la résolution de tâches avec un minimum de surveillance humaine.
En résumé, les exemples du monde réel d'automatisation des tâches de codage avec LLMS dans Python incluent:
- Transformer des données structurées comme les tables HTML en JSON.
- Extraction d'informations spécifiques telles que les e-mails à partir de fichiers texte.
- résumer ou compter les réponses dans les données d'enquête basées sur le CSV.
- Génération de fonctions asynchrones complexes avec validation et gestion des erreurs.
- Écriture automatique des tests unitaires pour vérifier le code généré.
- Automatisation de refactorisation de code et correctifs de bogues en utilisant la génération de variantes syntaxiques.
- L'extraction d'URL ou de métadonnées à partir des histoires de système de contrôle de version.
- Déploiement des modules d'action personnalisables par l'utilisateur dans les cadres d'automatisation basés sur LLM.
- Implémentation des agents de débugage de génération de code-code qui affinent de manière autonome leurs résultats.