Kakšni so primeri avtomatizacije opravil kodiranja z LLM v Pythonu iz resničnega sveta

1. Avtomatiziranje klicev API-jev: LLM-je je mogoče uporabiti za ustvarjanje kode, ki sodeluje z zunanjimi API-ji. Uporabite lahko na primer OpenAI API in Python za generiranje kode, ki kliče vremenski API in natisne trenutno temperaturo v določenem mestu. To lahko storite tako, da oblikujete poziv, ki vodi LLM, da se osredotoči na ustrezne vidike naloge in ustvari potrebno kodo[1].

2. Avtomatizirano ustvarjanje kode: LLM-je je mogoče uporabiti za ustvarjanje popolnih programskih sistemov iz zahtev na visoki ravni. Na primer, lahko uporabite LLM za ustvarjanje vseh zahtevanih izvornih datotek hkrati, nato pa preizkusite nastali sistem in ga izboljšate na podlagi rezultatov preskusa. Ta pristop lahko bistveno skrajša čas in trud, potreben za opravila kodiranja[3].

3. Fina nastavitev LLM-jev za posebne naloge: Obstoječ LLM-model, kot je DistilBERT, lahko natančno prilagodite s tehnikami, kot je LoRA, da ga specializirate za posebne naloge, povezane s kodiranjem, kot je ustvarjanje kode, povzemanje kode ali klasifikacija kode. . To lahko poveča zmogljivost in natančnost modela za posebne naloge[4].

4. Uporaba LLM kot virtualnih pomočnikov: LLM lahko delujejo kot inteligentni virtualni pomočniki, ki pišejo kodo. Uporabite lahko na primer OpenAI API in Python za ustvarjanje kode, ki je v interakciji z zunanjimi API-ji, kot je klic vremenskih API-jev. LLM lahko ustvari funkcije ali objekte za večkratno uporabo, ki jih je mogoče integrirati v vašo kodno zbirko [5].

5. Avtomatizirano izboljšanje kode: LLM-je je mogoče uporabiti za izboljšanje ustvarjene kode z identifikacijo in obravnavanjem potencialnih težav, kot so neizvedene funkcije ali manjkajoči uvozni paketi. To je mogoče storiti z uporabo LLM za izboljšanje izvorne kode na podlagi rezultatov samodejnega testiranja [3].

Ti primeri prikazujejo, kako je mogoče programe LLM integrirati v poteke dela Python za avtomatizacijo različnih opravil kodiranja, od generiranja kode do njenega izboljšanja in testiranja. Z izkoriščanjem zmogljivosti LLM s skrbnim hitrim inženiringom in integracijo lahko znatno povečate svojo produktivnost kot razvijalec Python.