GPT-4などの大規模な言語モデル(LLM)は、Pythonのさまざまなコーディングタスクを自動化するためにますます採用されており、複雑または繰り返しのプログラミングアクティビティの実行に効率と容易さを提供しています。以下は、Pythonを使用してコーディングワークフローを自動化するためにLLMが適用されている実際の例と典型的なシナリオです。
一般的なアプリケーションの1つは、データ形式の変換と処理を自動化することです。たとえば、ユーザーはHTMLテーブルを処理し、他の場所でデータを簡単に操作または再利用するためにJSONファイルに変換する必要があります。正確な入力(HTMLテーブル)と目的の出力(JSONファイル)を記述することにより、LLMはHTMLの解析とJSON形式でデータを構築するPythonスクリプトを自動的に生成できます。これにより、手動コーディングの必要性が削除され、非プログラマーもそのような変換を効果的に実行できます。同様に、テキストファイルからの電子メールアドレスなどの特定の情報を抽出することは、もう1つの頻繁な自動化タスクです。正規表現を使用して電子メールアドレスを識別および収集するためにPythonスクリプトを要求するプロンプトを提供すると、LLMはこの抽出を自動化し、結果を使用可能な形式で保存するための特殊なコードを生成できます。
LLMのもう1つの貴重な使用は、CSVファイルに保存されている調査回答の分析の自動化です。たとえば、特定の質問に対する「はい」や「いいえ」などの回答の発生をカウントすることは、手動で行われた場合の退屈な作業です。 LLMに、CSVを読み取り、調査回答を集計するPythonコードを作成するように指示することにより、ユーザーは、他の方法ではプログラミングの知識と時間を必要とする即時のソリューションを獲得します。 LLMSを使用して、単純なデータの要約または変換タスクのコードを生成するこのパターンは、管理および分析のコンテキストで広まっています。
また、開発者はLLMを使用して、より高度かつ具体的な目的のために、カスタムPython関数の作成を加速しています。関数の署名と動作を指定する詳細なプロンプトは、しばしば機能コードを迅速に生成します。たとえば、1つのワークフローには、非同期Python関数を要求して、ファイルを一時ディレクトリにダウンロードし、そのサイズを確認し、SQLiteコマンドを使用して有効性チェックを確認しました。 LLMはコードを迅速に生成し、正確な機能を手動で調査および実装するのに比べて大幅な時間を節約しました。この例は、LLMSがデジタルコーディングアシスタントとして機能する方法を示しており、高レベルの説明をAsyncioやHTTPXなどの特定のライブラリ向けに最適化された作業、テスト済みの機能に迅速に翻訳しています。
テストと検証コードの生成は、LLMSが輝く別の領域です。メインコードを生成した後、開発者はしばしばLLMに、Pytestなどの一般的なフレームワークを使用してユニットテストを作成するように促します。このタンデム生成により、自動化されたコードが生成されるだけでなく、検証手順が搭載され、信頼性が向上し、ソフトウェア開発ライフサイクルが高速化されることが保証されます。一般的なベストプラクティスを覚え、例外シナリオを処理し、ドキュメントを追加するLLMの能力により、コードの品質がさらに向上します。
自動化されたコードの変更とリファクタリングの研究は、LLMSの力も強調しています。 Pycraftのようなツールは、LLMSを利用して、特定のプログラミングイディオムの複数のコードバリアントを生成し、異なる構文スタイルの目に見えないバリアントをカバーします。このアプローチは、自動化されたコードの変更、バグの修正、および正確性と適用性を確保しながら、開発者の意図に適応するリファクタリングを容易にします。静的および動的なテストを使用して、システムは誤ったものから有用なバリアントをフィルタリングし、LLMSが孤立したスクリプトを作成する以外に複雑なソフトウェアエンジニアリングタスクを自動化する方法を示します。
職場での自動化では、多くの人が日常的であるが影響力のあるタスクのためにLLMを利用しています。専門環境で報告されている例には、コードリポジトリのコミット履歴からのURLまたはその他のメタデータの抽出を自動化すること、レポートの生成、日常業務を簡素化する管理スクリプトの作成が含まれます。 LLMで生成されたPythonスクリプトと既存のデータおよびコード資産を組み合わせることにより、ユーザーは大幅な時間節約と効率の改善を報告し、自然言語プロンプトを使用して生成された自動ソリューションの洗練された同僚を感動させることがよくあります。
さらに、一部のプロジェクトでは、ユーザーがLLMと統合されたカスタムPythonアクションを定義して階層化された複雑なタスクを実行するカスタムPythonアクションを定義する大規模なアクションモデル(LAM)を実装します。これらのPythonコード化されたモジュールは、LLMSを介した自然言語コマンドを使用して、自動化の範囲をさまざまな問題ドメインに拡大するだけで、非専門家が洗練された機能を呼び出すことができます。これらのシナリオで一般的に使用されるPythonパッケージには、スクレイピング用のBeautifulSoup、urllib3、HTTP呼び出しのリクエスト、および構成処理のためのpyyamlが含まれます。
別の実用的な領域は、コードを自動的に生成、実行、検証、およびデバッグするエージェントの作成です。 LLMと実行環境を組み合わせたシステムは、エージェントが特定のタスクを解決するためにコードを書き込み、成功またはエラーを確認するためにコードを書き、必要に応じて、意図した結果が達成されるまでコードを繰り返し修正する循環ワークフローを作成します。これらの自動化されたコード生成およびフィードバックループは、LLMSが最小限の人間の監視でタスクソルビングオートメーションを完了するために、LLMSがユーザビリティをどのように拡張するかを例示しています。
要約すると、PythonでLLMを使用してコーディングタスクを自動化する実世界の例は次のとおりです。
-HTMLテーブルなどの構造化データをJSONに変換します。
- テキストファイルから電子メールなどの特定の情報を抽出します。
- CSVベースの調査データ内の回答の要約またはカウント。
- 検証とエラー処理により、複雑な非同期関数を生成します。
- 生成されたコードを確認するためのユニットテストを自動的に書き込みます。
- 構文バリアントの生成を使用して、コードのリファクタリングとバグ修正を自動化します。
- バージョン制御システムからのURLまたはメタデータを抽出します。
-LLM駆動型の自動化フレームワークにユーザーカスタマイズ可能なアクションモジュールを展開します。
- 出力を自律的に改良するコード生成 - 解放装置エージェントの実装。