Veliki jezikovni modeli (LLM), kot je GPT-4, so vedno bolj uporabljeni za avtomatizacijo različnih nalog kodiranja v Pythonu, ki ponujajo učinkovitost in enostavnost pri izvajanju zapletenih ali ponavljajočih se programskih dejavnosti. Sledijo primeri iz resničnega sveta in tipični scenariji, pri katerih so LLM uporabljeni za avtomatizacijo kodiranja delovnih tokov s pomočjo Pythona:
Ena skupna aplikacija je avtomatizacija pretvorbe in ravnanja s podatkovnimi oblikami. Uporabniki se na primer ukvarjajo s tabelami HTML in jih morajo spremeniti v datoteke JSON, da bi enostavno manipulirali ali ponovno uporabili podatke drugje. Z opisom natančnega vhoda (tabela HTML) in želenega izhoda (datoteka JSON) lahko LLM samodejno ustvari skripte Python, ki obravnavajo razčlenitev HTML in strukturirajo podatke v obliki JSON. To odstrani potrebo po ročnem kodiranju in omogoča celo neprogramerjem učinkovito izvajanje takšnih preobrazb. Podobno je pridobivanje posebnih informacij, kot so e -poštni naslovi iz besedilne datoteke, še ena pogosta naloga avtomatizacije. Zagotavljanje poziva, ki zahteva skript Python za prepoznavanje in zbiranje e -poštnih naslovov z rednimi izrazi omogoča, da LLM ustvari specializirano kodo za avtomatizacijo tega ekstrakcije in shranjevanje rezultatov v uporabnem formatu.
Druga dragocena uporaba LLM -jev je pri avtomatizaciji analize odzivov ankete, shranjenih v datotekah CSV. Na primer, štetje dogodkov odgovorov, kot sta "da" ali "ne" pri določenih vprašanjih, je dolgočasna naloga, ko se izvaja ročno. Z navodili LLM, da ustvari kodo Python, ki bere CSV in doseže odzive ankete, uporabnik pridobi takojšnjo rešitev, ki bi sicer zahtevala programsko znanje in čas za razvoj. Ta vzorec uporabe LLM za ustvarjanje kode za preproste naloge povzemanja podatkov ali preoblikovanja je razširjen v administrativnem in analitičnem kontekstu.
Razvijalci so uporabili tudi LLM za pospeševanje pisanja funkcij Python po meri za naprednejše in posebne namene. Podroben poziv, ki določa funkcijski podpis in vedenje, pogosto hitro daje funkcionalno kodo. Na primer, en delovni potek je vključeval zahtevek za asinhrono funkcijo Pythona za prenos datoteke v začasni imenik, preverjanje njegove velikosti in potrditev preverjanja veljavnosti z ukazov SQLite. LLM je kodo hitro ustvaril in prihranil veliko časa v primerjavi z ročnim raziskovanjem in izvajanjem natančne funkcionalnosti. Ta primer prikazuje, kako lahko LLM delujejo kot digitalni pomočniki kodiranja, pri čemer hitro prevedejo opise na visoki ravni v delujoče, testirane funkcije, optimizirane za določene knjižnice, kot sta Asyncio in HTTPX.
Ustvarjanje kode za testiranje in potrjevanje je drugo področje, kjer zasije LLM. Po ustvarjanju glavne kode razvijalci pogosto pozivajo LLM, da napišejo teste enot z uporabo priljubljenih okvirov, kot je Pytest. Ta proizvodnja tandema zagotavlja, da se avtomatizirana koda ne izdela samo, ampak tudi s postopki preverjanja, kar povečuje zanesljivost in pospeši življenjski cikel razvoja programske opreme. Sposobnost LLM -a, da se spomni skupnih najboljših praks, obvladuje scenarije izjem in dodaja dokumentacijo, še poveča kakovost kode.
Raziskave samodejne spremembe kode in refaktoring poudarjajo tudi moč LLM -jev. Orodja, kot je Pycraft, uporabljajo LLM za ustvarjanje več kodnih različic za dane programske idiome, ki pokrivajo nevidne različice z različnimi skladenjskimi slogi. Ta pristop olajša avtomatizirane modifikacije kode, popravljanje napak in refaktoring, ki se prilagajajo namere razvijalca, hkrati pa zagotavljajo pravilnost in uporabnost. Z uporabo statičnih in dinamičnih testov sistem filtrira uporabne različice iz napačnih, ki prikazujejo, kako lahko LLM avtomatizirajo zapletene naloge programskega inženiringa, razen pisanja izoliranih skript.
V avtomatizaciji na delovnem mestu so mnogi izkoristili LLM za rutinske, a vplivne naloge. Primeri, navedeni v profesionalnih okoljih, vključujejo avtomatizacijo pridobivanja URL -jev ali drugih metapodatkov iz zgodovine zavez v skladiščih kode, ustvarjanje poročil in ustvarjanje administrativnih skript, ki poenostavijo vsakodnevno delovanje. Z združevanjem skriptov Python, ki jih ustvari LLM, z obstoječimi podatki in kodnimi sredstvi, uporabniki poročajo o velikih prihrankih časa in izboljšanju učinkovitosti, pogosto navdušujejo kolege s prefinjenostjo avtomatiziranih rešitev, proizvedenih z uporabo pozivov naravnega jezika.
Poleg tega nekateri projekti izvajajo velike akcijske modele (LAMS), kjer uporabniki definirajo dejanja Python po meri, integrirane z LLM -ji za izvajanje večplastnih in zapletenih nalog. Ti moduli, kodirani s pitonom, opolnomočijo neizvedbe, da se sklicujejo na prefinjeno funkcionalnost preprosto z uporabo ukazov z naravnim jezikom, posredovanimi prek LLM, in povečajo obseg avtomatizacije na različne problematične domene. V teh scenarijih se pogosto uporabljajo paketi Python vključujejo BeautifulSoup za strganje, Urllib3, zahteve za klice HTTP in Pyyaml za ravnanje s konfiguracijo.
Drugo praktično področje je ustvarjanje agentov, ki samodejno ustvarjajo, izvajajo, preverjajo in odpravljajo odpravljanje napak. Sistemi, ki združujejo LLM -je z izvedbenimi okolji, ustvarjajo ciklične delovne tokove, kjer agent zapiše kodo za reševanje določene naloge, ga zažene, da preveri uspeh ali napako, in po potrebi iterativno revidira kodo, dokler ne bo dosežen predvideni izid. Te avtomatizirane zanke za ustvarjanje kode in povratne informacije ponazarjajo, kako LLM razširjajo svojo uporabnost od samostojnega pisanja kode na popolno avtomatizacijo reševanja nalog z minimalnim nadzorom človeka.
Če povzamemo, primeri iz resničnega sveta avtomatizacije nalog kodiranja z LLM v Pythonu vključujejo:
- Preoblikovanje strukturiranih podatkov, kot so tabele HTML, v JSON.
- pridobivanje posebnih informacij, kot so e -poštna sporočila iz besedilnih datotek.
- povzemanje ali štetje odgovorov v podatkih raziskav na osnovi CSV.
- Ustvarjanje zapletenih asinhronih funkcij z potrjevanjem in ravnanjem z napakami.
- Samodejno pišete teste enot za preverjanje ustvarjene kode.
- Avtomatizacija refaktoriranja kode in popravkov napak z uporabo generacije skladenjskih različic.
- pridobivanje URL -jev ali metapodatkov iz zgodovine nadzora različic.
-Uvajanje akcijskih modulov, ki jih je mogoče uporabljati v okvirih avtomatizacije, ki ga poganja LLM.
-Izvajanje dejavnikov, ki izstopajo kode, ki izstopajo, ki samostojno izpopolnjujejo svoje rezultate.