Kokie yra realūs kodavimo užduočių automatizavimo su LLM „Python“ pavyzdžiai

1. API iškvietimų automatizavimas: LLM gali būti naudojami kodui, kuris sąveikauja su išorinėmis API, generuoti. Pavyzdžiui, galite naudoti „OpenAI API“ ir „Python“, kad sugeneruotumėte kodą, kuris iškviečia orų API iškvietimą ir spausdina esamą temperatūrą konkrečiame mieste. Tai galima padaryti sukūrus raginimą, kuris padėtų LLM sutelkti dėmesį į atitinkamus užduoties aspektus ir sugeneruoti reikiamą kodą[1].

2. Kodo generavimo automatizavimas: LLM gali būti naudojamos kuriant visas programinės įrangos sistemas pagal aukšto lygio reikalavimus. Pavyzdžiui, galite naudoti LLM, kad vienu metu sugeneruotumėte visus reikiamus šaltinio failus, tada patikrintumėte gautą sistemą ir patobulintumėte ją pagal bandymo rezultatus. Šis metodas gali žymiai sumažinti kodavimo užduotims reikalingą laiką ir pastangas[3].

3. Tikslus LLM pritaikymas konkrečioms užduotims: galite tiksliai sureguliuoti esamą LLM modelį, pvz., DistilBERT, naudodami tokias technologijas kaip LoRA, kad specializuotumėte jį konkrečioms su kodavimu susijusioms užduotims, pvz., kodo generavimui, kodo apibendrinimui ar kodo klasifikavimui. . Tai gali pagerinti modelio našumą ir tikslumą atliekant konkrečias užduotis[4].

4. LLM naudojimas kaip virtualus padėjėjas: LLM gali veikti kaip intelektualūs virtualūs padėjėjai, rašantys kodą. Pavyzdžiui, galite naudoti „OpenAI API“ ir „Python“, kad sukurtumėte kodą, kuris sąveikauja su išorinėmis API, pvz., skambina oro sąlygų API. LLM gali generuoti daugkartinio naudojimo funkcijas arba objektus, kurie gali būti integruoti į jūsų kodų bazę[5].

5. Kodo tobulinimo automatizavimas: LLM gali būti naudojami sugeneruotam kodui patikslinti nustatant ir sprendžiant galimas problemas, pvz., neįdiegtas funkcijas arba trūkstamus importavimo paketus. Tai galima padaryti naudojant LLM, kad patobulintų šaltinio kodą, remiantis automatinio testavimo rezultatais[3].

Šie pavyzdžiai parodo, kaip LLM galima integruoti į Python darbo eigas, kad būtų galima automatizuoti įvairias kodavimo užduotis – nuo ​​kodo generavimo iki jo tobulinimo ir testavimo. Išnaudodami LLM galimybes, atlikdami kruopščią greitą inžineriją ir integraciją, galite žymiai padidinti savo, kaip Python kūrėjo, produktyvumą.