GPT-4와 같은 대규모 언어 모델 (LLM)은 Python의 다양한 코딩 작업을 자동화하기 위해 점점 더 많이 사용되어 복잡하거나 반복적 인 프로그래밍 활동을 실행하는 데 효율성과 용이성을 제공합니다. 다음은 Python을 사용하여 코딩 워크 플로우를 자동화하기 위해 LLM이 적용된 실제 예제 및 일반적인 시나리오입니다.
일반적인 응용 프로그램 중 하나는 데이터 형식의 변환 및 처리를 자동화하는 것입니다. 예를 들어, 사용자는 HTML 테이블을 처리하고 다른 곳에서 데이터를 쉽게 조작하거나 재사용하기 위해 JSON 파일로 변환해야합니다. 정확한 입력 (HTML 테이블) 및 원하는 출력 (JSON 파일)을 설명함으로써 LLM은 HTML을 구문 분석하고 JSON 형식으로 데이터를 구조화하는 Python 스크립트를 자동으로 생성 할 수 있습니다. 이를 통해 수동 코딩이 필요하지 않으며 비 프로그래머조차도 이러한 변환을 효과적으로 수행 할 수 있습니다. 마찬가지로, 텍스트 파일에서 이메일 주소와 같은 특정 정보를 추출하는 것은 또 다른 빈번한 자동화 작업입니다. 정규 표현식을 사용하여 이메일 주소를 식별하고 수집하기위한 파이썬 스크립트를 요청하는 프롬프트를 제공하면 LLM은 특수 코드를 생성 하여이 추출을 자동화하고 결과를 사용 가능한 형식으로 저장할 수 있습니다.
LLM의 또 다른 귀중한 사용은 CSV 파일에 저장된 설문 조사 응답을 분석하는 것입니다. 예를 들어, 특정 질문에서 "예"또는 "아니오"와 같은 답변 발생은 수동으로 수행 할 때 지루한 작업입니다. LLM에 CSV를 읽고 설문 조사 응답을 키우는 파이썬 코드를 생성하도록 지시함으로써 사용자는 프로그래밍 지식과 개발 시간이 필요한 즉각적인 솔루션을 얻습니다. LLM을 사용하여 간단한 데이터 요약 또는 변환 작업을위한 코드를 생성하는이 패턴은 관리 및 분석 컨텍스트에서 널리 퍼져 있습니다.
개발자는 또한 LLM을 사용하여보다 진보적이고 구체적인 목적을 위해 맞춤형 파이썬 기능 작성을 가속화했습니다. 기능 서명 및 동작을 지정하는 상세 프롬프트는 종종 기능 코드를 빠르게 생성합니다. 예를 들어, 하나의 워크 플로우에는 비동기 Python 함수를 요청하여 파일을 임시 디렉토리로 다운로드하고 크기를 확인하고 SQLITE 명령을 사용하여 유효성 검사를 확인했습니다. LLM은 코드를 빠르게 생성하여 정확한 기능을 수동으로 연구하고 구현하는 것과 비교하여 상당한 시간을 절약했습니다. 이 예는 LLM이 디지털 코딩 어시스턴트 역할을하는 방법을 보여 주며, 고급 설명을 Asyncio 및 HTTPX와 같은 특정 라이브러리에 최적화 된 작업, 테스트 된 기능으로 빠르게 변환하는 방법을 보여줍니다.
테스트 및 검증 코드 생성은 LLM이 빛나는 또 다른 영역입니다. 기본 코드를 생성 한 후 개발자는 종종 LLM에 Pytest와 같은 인기있는 프레임 워크를 사용하여 단위 테스트를 작성하도록 프롬프트합니다. 이 탠덤 생성은 자동화 된 코드가 생성 될뿐만 아니라 검증 절차와 함께 제공되어 신뢰성을 높이고 소프트웨어 개발 라이프 사이클을 가속화하도록합니다. LLM의 일반적인 모범 사례를 기억하고 예외 시나리오를 처리하며 문서를 추가하면 코드 품질이 더욱 향상됩니다.
자동화 된 코드 변경 및 리팩토링에 대한 연구는 또한 LLM의 힘을 강조합니다. Pycraft와 같은 도구는 LLM을 활용하여 구문 스타일이 다른 보이지 않는 변형을 다루는 프로그래밍 관용구에 대한 다중 코드 변형을 생성합니다. 이 접근법은 정확성과 적용 가능성을 보장하면서 개발자의 의도에 적응하는 자동 코드 수정, 버그 수정 및 리팩토링을 용이하게합니다. 정적 및 동적 테스트를 사용하여 시스템은 잘못된 테스트에서 유용한 변형을 필터링하여 LLMS가 고립 된 스크립트를 작성하는 것 이외의 복잡한 소프트웨어 엔지니어링 작업을 자동화 할 수있는 방법을 보여줍니다.
직장 자동화에서 많은 사람들이 일상적이지만 영향력있는 작업을 위해 LLM을 활용했습니다. 전문 환경에서보고 된 예로는 코드 리포지토리에서 Commit Histories에서 URL 또는 기타 메타 데이터의 추출을 자동화하고, 보고서 생성 및 일일 작업을 단순화하는 관리 스크립트 작성이 포함됩니다. LLM 생성 파이썬 스크립트를 기존 데이터 및 코드 자산과 결합함으로써 사용자는 상당한 시간 절약 및 효율성 향상을보고하며, 종종 자연어 프롬프트를 사용하여 생산 된 자동화 된 솔루션의 정교함에 동료에게 감동을줍니다.
또한 일부 프로젝트는 사용자가 LLM과 통합 된 맞춤형 파이썬 동작을 정의하여 계층화 된 복잡한 작업을 수행하는 대형 작업 모델 (LAMS)을 구현합니다. 이 파이썬 코딩 된 모듈은 비 경험을 강화하여 LLM을 통해 중재 된 자연 언어 명령을 사용하여 단순히 다양한 문제 도메인으로 자동화 범위를 확대함으로써 정교한 기능을 호출 할 수있게합니다. 이 시나리오에서 일반적으로 사용되는 Python 패키지에는 Scraping, URLLIB3, HTTP 통화 요청 및 구성 처리 용 Pyyaml이 포함됩니다.
또 다른 실질적인 영역은 자동으로 코드를 생성, 실행, 확인 및 디버그 코드를 생성하는 에이전트의 생성입니다. LLM을 실행 환경과 결합하는 시스템은 에이전트가 주어진 작업을 해결하기 위해 코드를 작성하고 성공 또는 오류를 확인하기 위해 실행하며 필요한 경우 의도 된 결과가 달성 될 때까지 코드를 반복적으로 수정하는 주기적 워크 플로우를 만듭니다. 이러한 자동화 된 코드 생성 및 피드백 루프는 LLM이 독립형 코드 쓰기에서 최소한의 인간 감독으로 작업 해결 자동화를 완료하기 위해 유용성을 확장하는 방법을 예시합니다.
요약하면, Python에서 LLM을 사용하여 코딩 작업을 자동화하는 실제 사례는 다음과 같습니다.
- HTML 테이블과 같은 구조화 된 데이터를 JSON으로 변환합니다.
- 텍스트 파일에서 이메일과 같은 특정 정보 추출.
-CSV 기반 설문 조사 데이터 내에서 응답을 요약하거나 계산합니다.
- 검증 및 오류 처리로 복잡한 비동기 기능을 생성합니다.
- 생성 된 코드를 확인하기 위해 단위 테스트를 자동으로 작성합니다.
- 구문 변형 생성을 사용하여 코드 리팩토링 및 버그 수정을 자동화합니다.
- 버전 제어 시스템에서 URL 또는 메타 데이터를 추출하면 역사가 커밋됩니다.
-LLM 구동 자동화 프레임 워크에 사용자 가중화 가능한 작업 모듈을 배포합니다.
-출력을 자율적으로 세분화하는 코드 생성 실행 방지 에이전트 구현.