Большие языковые модели (LLMS), такие как GPT-4, все чаще используются для автоматизации различных задач кодирования в Python, предлагая эффективность и легкость в выполнении сложных или повторяющихся программ. Ниже приведены реальные примеры и типичные сценарии, в которых LLM были применены для автоматизации рабочих процессов кодирования с использованием Python:
Одним из распространенных приложений является автоматизация преобразования и обработки форматов данных. Например, пользователи имеют дело с таблицами HTML и должны преобразовать их в файлы JSON, чтобы легко манипулировать или повторно использовать данные в другом месте. Описывая точный вход (таблица HTML) и нужный вывод (файл JSON), LLM может автоматически генерировать сценарии Python, которые обрабатывают анализ HTML и структурируют данные в формате JSON. Это устраняет необходимость ручного кодирования и позволяет даже не программистам эффективно выполнять такие преобразования. Аналогичным образом, извлечение конкретной информации, например, адреса электронной почты из текстового файла, является еще одной частой задачей автоматизации. Предоставление подсказки, которая просит сценарий Python для определения и сбора адресов электронной почты с использованием регулярных выражений, позволяет LLM генерировать специализированный код для автоматизации этой извлечения и сохранения результатов в полезном формате.
Другое ценное использование LLMS заключается в автоматизации анализа ответов обследования, хранящихся в файлах CSV. Например, подсчет случаев ответов, таких как «да» или «нет» по конкретным вопросам, является утомительной задачей, когда это сделано вручную. Показав LLM для создания кода Python, который считывает CSV, и подсчитывает ответы на опрос, пользователь получает немедленное решение, которое в противном случае потребовало бы знаний о программировании и времени для разработки. Этот шаблон использования LLMS для генерации кода для простых задач суммирования или преобразования данных широко распространена в административных и аналитических контекстах.
Разработчики также использовали LLMS для ускорения написания пользовательских функций Python для более продвинутых и конкретных целей. Подробная подсказка с указанием подписи функции и поведения часто дает функциональный код быстро. Например, один из рабочих процессов включал в себя запрос асинхронной функции Python для загрузки файла во временный каталог, проверить его размер и подтвердить проверки достоверности с использованием команд SQLite. LLM быстро произвела код, сохраняя существенное время по сравнению с ручным исследованием и реализацией точной функции. Этот пример демонстрирует, как LLM могут выступать в качестве помощников по цифровому кодированию, быстро переводит описания высокого уровня в рабочие, протестированные функции, оптимизированные для определенных библиотек, таких как Asyncio и HTTPX.
Тестирование и генерация кода проверки - это еще одна область, где сияют LLMS. После создания основного кода разработчики часто предлагают LLM писать модульные тесты, используя популярные рамки, такие как Pytest. Эта тандемная генерация гарантирует, что автоматизированный код производится не только только с процедурами проверки, повышает надежность и ускоряет жизненный цикл разработки программного обеспечения. Способность LLM запоминать общие лучшие практики, обрабатывать сценарии исключения и добавлять документацию еще больше повышает качество кода.
Исследования в области автоматического изменения кода и рефакторинга также подчеркивают мощность LLMS. Такие инструменты, как Pycrab, используют LLMS для генерации нескольких вариантов кода для данных идиомов программирования, охватывая невидимые варианты с различными синтаксическими стилями. Этот подход облегчает автоматические модификации кода, исправление ошибок и рефакторирование, которые адаптируются к намерению разработчика, обеспечивая при этом правильности и применимость. Используя статические и динамические тесты, системные фильтры полезные варианты из ошибочных, демонстрируя, как LLM могут автоматизировать сложные задачи разработки программного обеспечения, помимо написания изолированных сценариев.
В автоматизации на рабочем месте многие используют LLMS для обычных, но эффективных задач. Примеры, представленные в профессиональных средах, включают в себя автоматизацию извлечения URL -адресов или других метаданных из историй коммит в репозиториях кода, создание отчетов и создание административных сценариев, которые упрощают ежедневные операции. Объединив сценарии Python, сгенерированные LLM с существующими данными и кодовыми активами, пользователи сообщают о значительной экономии времени и повышении эффективности, часто впечатляя коллеги с сложностью автоматизированных решений, производимых с использованием подсказок естественного языка.
Кроме того, некоторые проекты реализуют крупные модели действий (LAM), где пользователи определяют пользовательские действия Python, интегрированные с LLMS для выполнения слоистых и сложных задач. Эти модули, кодируемые питоном, позволяют не экспертам вызывать сложные функциональность, просто используя команды естественного языка, опосредованные с помощью LLMS, увеличивая объем автоматизации в различных проблемах. Обычно используемые пакеты Python в этих сценариях включают BeautifulSoup для соскоба, urllib3, запросы на вызовы HTTP и Pyyaml для обработки конфигурации.
Другая практическая сфера - это создание агентов, которые автоматически генерируют, выполняют, проверяют и отлаживают код. Системы, объединяющие LLM с средами выполнения, создают циклические рабочие процессы, где агент записывает код для решения заданной задачи, запускает ее для проверки успеха или ошибки, и, если необходимо, итеративно пересматривает код до тех пор, пока не будет достигнут предполагаемый результат. Эти автоматизированные петли генерации кода и обратной связи иллюстрируют, как LLMS расширяет их удобство использования от автономного написания кода для завершения автоматизации решения задач с минимальным человеческим надзором.
Таким образом, реальные примеры автоматизации задач кодирования с LLMS в Python включают:
- Преобразование структурированных данных, таких как таблицы HTML в JSON.
- Извлечение конкретной информации, такой как электронные письма из текстовых файлов.
- суммирование или подсчет ответов в данных обследования на основе CSV.
- Создание сложных асинхронных функций с валидацией и обработкой ошибок.
- Автоматическое написание модульных тестов для проверки сгенерированного кода.
- Автоматизация рефакторинга кода и исправления ошибок с использованием генерации синтаксических вариантов.
- Извлечение URL -адресов или метаданных из истории контроля версий.
-Развертывание модулей действий, способствующих пользователю в платформах автоматизации, управляемых LLM.
-Реализация генерации кода-разъема, разведчивающих агенты, которые автономно уточняют свои результаты.