Duże modele językowe (LLM), takie jak GPT-4, są coraz częściej stosowane do automatyzacji różnych zadań kodowania w Pythonie, oferując wydajność i łatwość wykonywania złożonych lub powtarzających się czynności programowania. Poniżej znajdują się rzeczywiste przykłady i typowe scenariusze, w których zastosowano LLM do automatyzacji przepływów pracy kodowania za pomocą Pythona:
Jedną z powszechnych aplikacji jest automatyzacja konwersji i obsługi formatów danych. Na przykład użytkownicy zajmują się tabelami HTML i muszą przekształcić je w pliki JSON, aby łatwo manipulować lub ponownie wykorzystać dane w innym miejscu. Opisując dokładne wejście (tabela HTML) i pożądane wyjście (plik JSON), LLM może automatycznie generować skrypty Pythona, które obsługują analizowanie HTML i strukturyzację danych w formacie JSON. Usuwa to potrzebę ręcznego kodowania i pozwala nawet nie programistom skutecznie wykonywać takie transformacje. Podobnie, wyodrębnienie określonych informacji, takich jak adresy e -mail z pliku tekstowego, jest kolejnym częstym zadaniem automatyzacji. Podanie monitu, który prosi o skrypt Pythona do identyfikacji i zbierania adresów e -mail za pomocą wyrażeń regularnych, umożliwia LLM generowanie specjalistycznego kodu w celu zautomatyzowania tej ekstrakcji i zapisywania wyników w użytecznym formacie.
Kolejnym cennym zastosowaniem LLMS jest automatyzacja analizy odpowiedzi ankietowych przechowywanych w plikach CSV. Na przykład liczenie odpowiedzi odpowiedzi, takich jak „tak” lub „nie” na konkretne pytania, jest żmudnym zadaniem, gdy wykonano ręcznie. Instruując LLM do wyprodukowania kodu Pythona, który odczytuje CSV i wyrównuje odpowiedzi ankiety, użytkownik zyskuje natychmiastowe rozwiązanie, które w innym przypadku wymagałoby wiedzy i czasu programowania. Ten wzorzec używania LLM do generowania kodu do prostej podsumowania danych lub zadań transformacji jest szeroko rozpowszechniony w kontekstach administracyjnych i analitycznych.
Deweloperzy wykorzystali również LLM do przyspieszenia pisania niestandardowych funkcji Pythona do bardziej zaawansowanych i konkretnych celów. Szczegółowy monit określający podpis i zachowanie funkcji często szybko daje kod funkcjonalny. Na przykład jeden przepływ pracy obejmował żądanie asynchronicznej funkcji Pythona w celu pobrania pliku do katalogu tymczasowego, weryfikacji jego rozmiaru i potwierdzenia kontroli ważności za pomocą poleceń SQLITE. LLM szybko wyprodukował kod, oszczędzając znaczny czas w porównaniu z ręcznym badaniem i wdrażaniem dokładnej funkcjonalności. Ten przykład pokazuje, w jaki sposób LLM mogą działać jako cyfrowe asystenci kodowania, szybko przekładając opisy wysokiego poziomu na działające, testowane funkcje zoptymalizowane dla poszczególnych bibliotek, takich jak Asyncio i HTTPX.
Testowanie i generowanie kodu sprawdzania poprawności to kolejny obszar, w którym lśnią LLM. Po wygenerowaniu głównego kodu programiści często montują LLM do pisania testów jednostkowych za pomocą popularnych ram, takich jak Pytest. To generowanie tandemowe zapewnia, że zautomatyzowany kod jest nie tylko wytwarzany, ale także ma procedury weryfikacyjne, zwiększając niezawodność i przyspieszając cykl życia programistycznego. Zdolność LLM do zapamiętywania wspólnych najlepszych praktyk, obsługi scenariuszy wyjątków i dodawania dokumentacji dodatkowo zwiększa jakość kodu.
Badania zautomatyzowanej zmiany kodu i refaktoryzacji podkreślają również moc LLM. Narzędzia takie jak PYcraft wykorzystują LLM do generowania wielu wariantów kodu dla podanych idiomów programowania, obejmujących niewidoczne warianty z różnymi stylami składniowymi. Takie podejście ułatwia zautomatyzowane modyfikacje kodu, naprawianie błędów i refaktoryzację, które dostosowują się do intencji programisty, zapewniając jednocześnie poprawność i możliwość zastosowania. Stosując testy statyczne i dynamiczne, system filtruje przydatne warianty z błędnych, pokazując, w jaki sposób LLM mogą zautomatyzować złożone zadania inżynierii oprogramowania poza pisaniem izolowanych skryptów.
W automatyzacji w miejscu pracy wielu wykorzystało LLM do rutynowych, ale wpływowych zadań. Przykłady zgłoszone w środowiskach profesjonalnych obejmują automatyzację ekstrakcji adresów URL lub innych metadanych z historii zatwierdzenia w repozytoriach kodu, generowanie raportów i tworzenie scenariuszy administracyjnych, które upraszczają codzienne operacje. Łącząc skrypty Python generowane przez LLM z istniejącymi danymi i zasobami kodu, użytkownicy zgłaszają znaczne oszczędności czasu i poprawę wydajności, często robiąc wrażenie na kolegach z wyrafinowaniem zautomatyzowanych rozwiązań wytwarzanych przy użyciu podpowiedzi języka naturalnego.
Ponadto niektóre projekty wdrażają duże modele akcji (LAMS), w których użytkownicy definiują niestandardowe działania Pythona zintegrowane z LLM do wykonywania zadań warstwowych i złożonych. Te moduły oznaczone przez Python umożliwiają nieeficerze, aby wywołać wyrafinowaną funkcjonalność po prostu przy użyciu poleceń języka naturalnego za pośrednictwem LLM, powiększając zakres automatyzacji do różnych domen problemowych. Powszechnie używane pakiety Pythona w tych scenariuszach obejmują BeautifulSoup do skrobania, urllib3, żądania połączeń HTTP i Pyyaml do obsługi konfiguracji.
Kolejnym praktycznym dziedziną jest tworzenie agentów, którzy automatycznie generują, wykonują, weryfikują i debugują. Systemy łączące LLM ze środowiskami wykonawczymi tworzą cykliczne przepływy pracy, w których agent pisze kod w celu rozwiązania danego zadania, uruchamia go w celu sprawdzenia sukcesu lub błędu, a w razie potrzeby iteracyjnie zmienia kod do momentu osiągnięcia zamierzonego wyniku. Te zautomatyzowane pętle generowania kodu i sprzężenie zwrotne są przykładem, w jaki sposób LLM rozszerzają swoją użyteczność od samodzielnego pisania kodu na kompletne automatyzację rozwiązywania zadań przy minimalnym nadzorze człowieka.
Podsumowując, rzeczywiste przykłady automatyzacji zadań kodowania z LLM w Python obejmują:
- Transformowanie danych strukturalnych, takich jak tabele HTML w JSON.
- Wyodrębnienie określonych informacji, takich jak e -maile z plików tekstowych.
- Podsumowanie lub zliczanie odpowiedzi w ramach danych ankietowych opartych na CSV.
- Generowanie złożonych funkcji asynchronicznych z sprawdzaniem poprawności i obsługi błędów.
- Automatyczne pisanie testów jednostkowych w celu weryfikacji wygenerowanego kodu.
- Automatyzacja refaktoryzacji kodu i poprawki błędów za pomocą generowania wariantów składniowych.
- Wyodrębnienie adresów URL lub metadanych z systemu kontroli wersji popełniają historie.
-Wdrażanie modułów akcji dostosowanych do użytkownika w ramach automatyzacji opartych na LLM.
-Wdrożenie agentów dezorganizowania generowania kodu, które autonomicznie udoskonalają swoje wyniki.