Lielu valodu modeļi (LLMS), piemēram, GPT-4, ir arvien vairāk izmantoti, lai automatizētu dažādus kodēšanas uzdevumus Python, piedāvājot efektivitāti un ērti veikt sarežģītas vai atkārtotas programmēšanas aktivitātes. Šie ir reālās pasaules piemēri un tipiski scenāriji, kad LLM ir izmantoti, lai automatizētu kodēšanas darbplūsmas, izmantojot Python:
Viena izplatīta lietojumprogramma ir datu formātu pārveidošanas un apstrādes automatizēšana. Piemēram, lietotāji nodarbojas ar HTML tabulām un ir jāpārveido par JSON failiem, lai viegli manipulētu vai atkārtoti izmantotu datus citur. Aprakstot precīzu ievadi (HTML tabulu) un vēlamo izvadi (JSON fails), LLM var automātiski ģenerēt Python skriptus, kas apstrādā HTML parsēšanu un strukturējot datus JSON formātā. Tas novērš nepieciešamību pēc manuālas kodēšanas un ļauj pat neprogrammām efektīvi veikt šādas pārvērtības. Tāpat vēl viens biežs automatizācijas uzdevums ir īpašas informācijas iegūšana, piemēram, e -pasta adreses no teksta faila. Nodrošinot uzvedni, kas lūdz Python skriptu identificēt un apkopot e -pasta adreses, izmantojot regulāras izteiksmes, LLM ļauj ģenerēt specializētu kodu, lai automatizētu šo ieguvi un saglabātu rezultātus izmantojamā formātā.
Vēl viena vērtīga LLM izmantošana ir aptaujas atbilžu analīzes automatizācija, kas tiek glabāta CSV failos. Piemēram, uzskaitīt atbildes, piemēram, "jā" vai "nē" par konkrētiem jautājumiem, ir nogurdinošs uzdevums, kad veic manuāli. Uzdodot LLM ražot Python kodu, kas nolasa CSV un apņem aptaujas atbildes, lietotājs iegūst tūlītēju risinājumu, kam citādi būtu vajadzīgas programmēšanas zināšanas un laiks, lai attīstītos. Šis LLM izmantošanas modelis, lai ģenerētu kodu vienkāršiem datu apkopošanas vai pārveidošanas uzdevumiem, ir plaši izplatīts administratīvajos un analītiskos kontekstos.
Izstrādātāji ir izmantojuši arī LLM, lai paātrinātu pielāgotu python funkciju rakstīšanu progresīvākiem un specifiskiem mērķiem. Detalizēta uzvedne, kas norāda funkcijas parakstu un uzvedību, bieži ātri iegūst funkcionālo kodu. Piemēram, vienā darbplūsmā bija iesaistīts asinhronā Python funkcija, lai lejupielādētu failu pagaidu direktorijā, pārbaudītu tā lielumu un apstiprinātu derīguma pārbaudes, izmantojot SQLite komandas. LLM strauji ražoja kodu, ietaupot ievērojamu laiku, salīdzinot ar precīzas funkcionalitātes manuālu izpēti un ieviešanu. Šis piemērs parāda, kā LLM var darboties kā digitālie kodēšanas palīgi, ātri tulkojot augsta līmeņa aprakstus darbojošos, pārbaudītās funkcijās, kas optimizētas noteiktām bibliotēkām, piemēram, Asyncio un Httpx.
Pārbaudes un validācijas koda ģenerēšana ir vēl viena joma, kurā spīd LLM. Pēc galvenā koda ģenerēšanas izstrādātāji bieži liek LLM rakstīt vienības testus, izmantojot tādus populārus ietvarus kā Pytest. Šī tandēma ģenerēšana nodrošina, ka automatizētais kods tiek ražots ne tikai, bet arī ir ar verifikācijas procedūrām, palielinot uzticamību un paātrinot programmatūras izstrādes dzīves ciklu. LLM spēja atcerēties parasto labāko praksi, apstrādāt izņēmumu scenārijus un pievienot dokumentāciju vēl vairāk uzlabo koda kvalitāti.
Automatizētas koda maiņas un reakcijas pētījumi arī izceļ LLMS jaudu. Tādi rīki kā Pycraft izmanto LLM, lai ģenerētu vairākus koda variantus dotajām programmēšanas idiomām, aptverot neredzētus variantus ar dažādiem sintaktiskiem stiliem. Šī pieeja atvieglo automatizētas koda modifikācijas, kļūdu novēršanu un reakciju, kas pielāgojas izstrādātāja nodomam, vienlaikus nodrošinot pareizību un pielietojamību. Izmantojot statiskus un dinamiskus testus, sistēma filtrē noderīgus variantus no kļūdainiem, parādot, kā LLM var automatizēt sarežģītus programmatūras inženierijas uzdevumus, kas nav izolētu skriptu rakstīšana.
Darba vietas automatizācijā daudzi ir izmantojuši LLM parastiem, bet ietekmīgiem uzdevumiem. Piemēri, kas ziņoti profesionālajā vidē, ietver URL vai citu metadatu ieguves automatizēšanu no COMPION vēstures kodu krātuvēs, ziņojumu ģenerēšanu un administratīvo skriptu izveidi, kas vienkāršo ikdienas operācijas. Apvienojot LLM ģenerētos Python skriptus ar esošajiem datiem un koda aktīviem, lietotāji ziņo par ievērojamiem laika ietaupījumiem un uzlabotu efektivitāti, bieži iespaidojot kolēģus ar automatizēto risinājumu sarežģītību, izmantojot dabiskās valodas uzvednes.
Turklāt daži projekti ievieš lielus darbības modeļus (LAMS), kur lietotāji definē pielāgotas Python darbības, kas integrētas ar LLM, lai veiktu slāņus un sarežģītus uzdevumus. Šie python kodētie moduļi dod iespēju neeksperiem atsaukties uz sarežģītu funkcionalitāti, vienkārši izmantojot dabiskās valodas komandas, kas starpnieciskas caur LLM, palielinot automatizācijas jomu uz dažādiem problēmu domēniem. Šajos scenārijos parasti izmantotās python paketes ietver BeautifulSoup skrāpēšanai, urllib3, HTTP zvanu pieprasījumiem un Pyyaml konfigurācijas apstrādei.
Vēl viena praktiska joma ir aģentu izveidošana, kas automātiski ģenerē, izpilda, pārbauda un atkļūdo kodu. Sistēmas, kas apvieno LLM ar izpildes vidi, izveido cikliskas darbplūsmas, kur aģents raksta kodu, lai atrisinātu konkrēto uzdevumu, palaiž to, lai pārbaudītu veiksmes vai kļūdas, un, ja nepieciešams, iteratīvi pārskata kodu, līdz tiek sasniegts paredzētais rezultāts. Šīs automatizētās kodu ģenerēšanas un atgriezeniskās saites cilpas parāda, kā LLM paplašina to lietojamību no patstāvīgas koda rakstīšanas līdz pilnīgai uzdevumu risināšanas automatizācijai ar minimālu cilvēku uzraudzību.
Rezumējot, reālās pasaules piemēri kodēšanas uzdevumu automatizēšanai ar LLMS Python ir:
- strukturētu datu pārveidošana, piemēram, HTML tabulas JSON.
- Īpašas informācijas, piemēram, e -pasta ziņojumu iegūšana no teksta failiem, iegūšana.
- Atbilžu apkopošana vai skaitīšana uz CSV balstītā apsekojuma datos.
- sarežģītu asinhrono funkciju ģenerēšana ar validāciju un kļūdu apstrādi.
- automātiski rakstot vienības testus, lai pārbaudītu ģenerēto kodu.
- Kodu reformācijas un kļūdu labojumu automatizēšana, izmantojot sintaktisko variantu ģenerēšanu.
- URL vai metadatu iegūšana no versijas kontroles sistēmas izdarīšanas vēstures.
-LLM vadītas automatizācijas ietvaros izvietojot lietotāju pielāgojamus darbības moduļus.
-Kodu ģenerēšanas-izpildes atcelšanas aģentu ieviešana, kas autonomi uzlabo to izvadi.