Kādi ir daži reāli piemēri kodēšanas uzdevumu automatizēšanai ar LLM programmā Python

1.  API izsaukumu automatizācija: LLM var izmantot, lai ģenerētu kodu, kas mijiedarbojas ar ārējām API. Piemēram, varat izmantot OpenAI API un Python, lai ģenerētu kodu, kas veic laikapstākļu API zvanu un izdrukā pašreizējo temperatūru noteiktā pilsētā. To var izdarīt, izveidojot uzvedni, kas palīdz LLM koncentrēties uz attiecīgajiem uzdevuma aspektiem un ģenerēt nepieciešamo kodu[1].

2. Koda ģenerēšanas automatizācija: LLM var izmantot, lai ģenerētu pilnīgas programmatūras sistēmas atbilstoši augsta līmeņa prasībām. Piemēram, varat izmantot LLM, lai vienlaikus ģenerētu visus nepieciešamos avota failus un pēc tam pārbaudītu iegūto sistēmu un uzlabotu to, pamatojoties uz testa rezultātiem. Šī pieeja var ievērojami samazināt kodēšanas uzdevumu veikšanai nepieciešamo laiku un pūles[3].

3.  LLM precizēšana konkrētiem uzdevumiem: varat precizēt esošu LLM modeli, piemēram, DistilBERT, izmantojot tādas metodes kā LoRA, lai to specializētu konkrētiem ar kodēšanu saistītiem uzdevumiem, piemēram, koda ģenerēšanai, koda apkopošanai vai koda klasifikācijai. . Tas var uzlabot modeļa veiktspēju un precizitāti konkrētiem uzdevumiem[4].

4. LLM kā virtuālo asistentu izmantošana: LLM var darboties kā inteliģenti virtuālie palīgi, kas raksta kodu. Piemēram, varat izmantot OpenAI API un Python, lai ģenerētu kodu, kas mijiedarbojas ar ārējām API, piemēram, veiktu laikapstākļu API zvanu. LLM var ģenerēt atkārtoti lietojamas funkcijas vai objektus, ko var integrēt jūsu kodu bāzē[5].

5. Koda precizēšanas automatizācija: LLM var izmantot, lai uzlabotu ģenerēto kodu, identificējot un risinot iespējamās problēmas, piemēram, neīstenotas funkcijas vai trūkstošās importēšanas pakotnes. To var izdarīt, izmantojot LLM, lai uzlabotu avota kodu, pamatojoties uz automātiskās testēšanas rezultātiem[3].

Šie piemēri parāda, kā LLM var integrēt Python darbplūsmās, lai automatizētu dažādus kodēšanas uzdevumus, sākot no koda ģenerēšanas līdz tā uzlabošanai un testēšanai. Izmantojot LLM iespējas, veicot rūpīgu un ātru inženieriju un integrāciju, jūs varat ievērojami palielināt savu kā Python izstrādātāja produktivitāti.