Великі мовні моделі (LLM), як GPT-4, все частіше використовуються для автоматизації різних завдань кодування в Python, пропонуючи ефективність та легкість у виконанні складних або повторюваних програм програмування. Нижче наведено приклади в реальному світі та типові сценарії, де LLMS застосовуються для автоматизації робочих процесів кодування за допомогою Python:
Одним із поширених додатків є автоматизація перетворення та обробки форматів даних. Наприклад, користувачі мають справу з HTML -таблицями і потрібно перетворити їх у файли JSON, щоб легко маніпулювати або повторно використовувати дані в інших місцях. Описуючи точний вхід (таблиця HTML) та потрібний вихід (файл JSON), LLM може автоматично генерувати сценарії Python, які обробляють розбір HTML та структурувати дані у форматі JSON. Це усуває потребу в ручному кодуванні та дозволяє навіть непрограмістам ефективно виконувати такі перетворення. Аналогічно, вилучення конкретної інформації, як -от адреси електронної пошти з текстового файлу, є ще одним частим завданням автоматизації. Надання підказки, яка просить сценарій Python для ідентифікації та збору адрес електронної пошти за допомогою регулярних виразів, дозволяє LLM генерувати спеціалізований код для автоматизації цього вилучення та збереження результатів у використаному форматі.
Ще одне цінне використання LLMS - це автоматизація аналізу відповідей опитування, що зберігаються у файлах CSV. Наприклад, підрахунок випадків відповідей, таких як "так" або "ні" з певних питань, є стомлюючим завданням при виконанні вручну. Доручивши LLM створити код Python, який читає CSV та відповідає відповідям опитування, користувач отримує негайне рішення, яке в іншому випадку потребує програмування знань та часу для розробки. Ця схема використання LLM для створення коду для простих завдань узагальнення даних або перетворення є широко поширеною в адміністративному та аналітичному контексті.
Розробники також використовували LLM для прискорення написання спеціальних функцій Python для більш досконалих та конкретних цілей. Детально підказка, що вказує на підпис та поведінку функції, часто дає функціональний код швидко. Наприклад, один робочий процес передбачав запит на асинхронну функцію Python, щоб завантажити файл у тимчасовий каталог, перевірити його розмір та підтвердити перевірку дійсності за допомогою команд SQLite. LLM створив код швидко, заощадивши істотний час порівняно з дослідженням вручну та впровадженням точної функціональності. Цей приклад демонструє, як LLM можуть діяти як помічники цифрового кодування, швидко перетворюючи описи високого рівня на робочі, перевірені функції, оптимізовані для конкретних бібліотек, таких як Asyncio та HTTPX.
Генерація коду тестування та перевірки - це ще одна область, де Shine LLMS. Після генерування основного коду розробники часто спонукають до LLM писати тести одиниць, використовуючи популярні рамки, такі як Pytest. Це генерація тандемів гарантує, що автоматизований код не тільки виробляється, але й постачається з процедурами перевірки, підвищення надійності та прискорення життєвого циклу розробки програмного забезпечення. Здатність LLM пам’ятати про загальні найкращі практики, обробляти сценарії винятків та додавати документацію додатково підвищує якість коду.
Дослідження автоматизованої зміни коду та рефакторингу також підкреслює потужність LLMS. Такі інструменти, як Pycraft, використовують LLM для генерації декількох варіантів коду для заданих ідіом програмування, що охоплюють невидимі варіанти з різними синтаксичними стилями. Цей підхід полегшує автоматизовані модифікації коду, виправлення помилок та рефакторинг, які адаптуються до наміру розробника, забезпечуючи правильність та застосовність. Використовуючи статичні та динамічні тести, система фільтрує корисні варіанти з помилкових, демонструючи, як LLM можуть автоматизувати складні завдання з інженерії програмного забезпечення, що перевищують ізольовані сценарії.
У автоматизації на робочому місці багато хто використовує LLM для звичайних, але вражаючих завдань. Приклади, про які повідомляється в професійних умовах, включають автоматизацію вилучення URL -адрес або інших метаданих з історій комітетів у сховищах коду, створення звітів та створення адміністративних сценаріїв, що спрощують щоденні операції. Поєднуючи сценарії Python, створені LLM, з існуючими даними та кодами коду, користувачі повідомляють про значну економію часу та підвищення ефективності, часто вражаючи колег із витонченістю автоматизованих рішень, вироблених за допомогою підказок природних мов.
Крім того, деякі проекти впроваджують великі моделі дій (LAMS), де користувачі визначають спеціальні дії Python, інтегровані з LLMS для виконання шаруватих та складних завдань. Ці модулі, кодовані Python, дають можливість неекспертам викликати складну функціональність просто за допомогою команд природних мов, опосередкованих через LLM, збільшуючи сферу автоматизації до різноманітних проблемних областей. У цих сценаріях зазвичай використовуються пакети Python, включають BeautifulSoup для вискоблювання, urllib3, запити на дзвінки HTTP та Pyyaml для обробки конфігурації.
Ще одна практична сфера - це створення агентів, які автоматично генерують, виконують, перевіряють та налагоджують код. Системи, що поєднують LLMS з середовищами виконання, створюють циклічні робочі процеси, де агент записує код для вирішення заданого завдання, запускає його для перевірки успіху чи помилок, і, якщо потрібно, ітеративно переглядає код, поки не буде досягнуто передбачуваний результат. Ці автоматизовані петлі генерації коду та зворотній зв'язок є прикладом того, як LLMS розширює свою зручність використання від окремого написання коду до завершення автоматизації вирішення завдань з мінімальним наглядом людини.
Підсумовуючи, реальні приклади автоматизації завдань кодування з LLM в Python включають:
- Перетворення структурованих даних, таких як HTML -таблиці в JSON.
- Вилучення конкретної інформації, такої як електронні листи з текстових файлів.
- узагальнення або підрахунок відповідей у даних опитування на основі CSV.
- Генерування складних асинхронних функцій з перевіркою та поводженням з помилками.
- Автоматично записуйте тести одиниць для перевірки створеного коду.
- Автоматизація рефакторингу коду та виправлення помилок за допомогою генерації синтаксичних варіантів.
- Вилучення URL -адрес або метаданих із систем управління версіями.
-Розгортання модулів, що надаються користувачем, в рамках автоматизації, керованих LLM.
-Впровадження агентів генерації коду-вибух, які автономно вдосконалюють свої результати.