Một số ví dụ trong thế giới thực về việc tự động hóa các tác vụ mã hóa với LLM trong Python

Một ứng dụng phổ biến là tự động hóa việc chuyển đổi và xử lý các định dạng dữ liệu. Chẳng hạn, người dùng xử lý các bảng HTML và cần chuyển đổi chúng thành các tệp JSON để dễ dàng thao tác hoặc sử dụng lại dữ liệu ở nơi khác. Bằng cách mô tả đầu vào chính xác (bảng HTML) và đầu ra mong muốn (tệp JSON), LLM có thể tự động tạo các tập lệnh Python để xử lý phân tích HTML và cấu trúc dữ liệu ở định dạng JSON. Điều này loại bỏ sự cần thiết của mã hóa thủ công và cho phép ngay cả những người không lập trình viên thực hiện các phép biến đổi như vậy một cách hiệu quả. Tương tự, trích xuất thông tin cụ thể, như địa chỉ email từ tệp văn bản, là một tác vụ tự động hóa thường xuyên khác. Cung cấp một lời nhắc yêu cầu tập lệnh Python xác định và thu thập địa chỉ email bằng cách sử dụng các biểu thức thông thường cho phép LLM tạo mã chuyên dụng để tự động hóa việc trích xuất này và lưu kết quả ở định dạng có thể sử dụng.

Một cách sử dụng LLM khác có giá trị là trong tự động hóa phân tích các phản hồi khảo sát được lưu trữ trong các tệp CSV. Ví dụ, đếm các lần xuất hiện của các câu trả lời, chẳng hạn như "có" hoặc "không" trên các câu hỏi cụ thể là một nhiệm vụ tẻ nhạt khi được thực hiện thủ công. Bằng cách hướng dẫn một LLM tạo ra mã Python đọc CSV và các phản hồi khảo sát, người dùng có được một giải pháp ngay lập tức yêu cầu kiến ​​thức lập trình và thời gian để phát triển. Mô hình sử dụng LLM này để tạo mã cho các tác vụ tóm tắt hoặc chuyển đổi dữ liệu đơn giản là phổ biến trong bối cảnh hành chính và phân tích.

Các nhà phát triển cũng đã sử dụng LLM để tăng tốc viết các chức năng Python tùy chỉnh cho các mục đích cụ thể và tiên tiến hơn. Một lời nhắc chi tiết chỉ định chữ ký chức năng và hành vi thường mang lại mã chức năng một cách nhanh chóng. Ví dụ: một quy trình công việc liên quan đến việc yêu cầu chức năng Python không đồng bộ để tải tệp vào thư mục tạm thời, xác minh kích thước của nó và xác nhận kiểm tra tính hợp lệ bằng các lệnh SQLite. LLM đã tạo ra mã nhanh chóng, tiết kiệm thời gian đáng kể so với nghiên cứu thủ công và thực hiện chức năng chính xác. Ví dụ này cho thấy làm thế nào các LLM có thể đóng vai trò là trợ lý mã hóa kỹ thuật số, nhanh chóng dịch các mô tả cấp cao vào hoạt động, các chức năng được thử nghiệm được tối ưu hóa cho các thư viện cụ thể như Asyncio và HTTPX.

Tạo mã kiểm tra và xác thực là một lĩnh vực khác mà LLMS tỏa sáng. Sau khi tạo mã chính, các nhà phát triển thường nhắc LLM viết các bài kiểm tra đơn vị bằng cách sử dụng các khung phổ biến như pytest. Thế hệ song song này đảm bảo rằng mã tự động không chỉ được sản xuất mà còn đi kèm với các quy trình xác minh, tăng độ tin cậy và tăng tốc vòng đời phát triển phần mềm. Khả năng ghi nhớ các thực tiễn tốt nhất của LLM, xử lý các kịch bản ngoại lệ và thêm tài liệu tăng cường hơn nữa chất lượng mã.

Nghiên cứu về thay đổi mã tự động và tái cấu trúc cũng làm nổi bật sức mạnh của LLM. Các công cụ như PYCRAFT sử dụng LLM để tạo ra nhiều biến thể mã cho các thành ngữ lập trình đã cho, bao gồm các biến thể không nhìn thấy với các kiểu cú pháp khác nhau. Cách tiếp cận này tạo điều kiện sửa đổi mã tự động, sửa lỗi và tái cấu trúc thích ứng với ý định của nhà phát triển trong khi đảm bảo tính chính xác và khả năng ứng dụng. Sử dụng các thử nghiệm tĩnh và động, hệ thống lọc các biến thể hữu ích từ các biến thể sai lầm, giới thiệu cách LLM có thể tự động hóa các tác vụ kỹ thuật phần mềm phức tạp ngoài việc viết các tập lệnh bị cô lập.

Trong tự động hóa nơi làm việc, nhiều người đã khai thác LLM cho các nhiệm vụ thường xuyên nhưng có tác động. Các ví dụ được báo cáo trong môi trường chuyên nghiệp bao gồm tự động hóa việc trích xuất URL hoặc siêu dữ liệu khác từ lịch sử cam kết trong kho lưu trữ mã, tạo báo cáo và tạo các tập lệnh hành chính đơn giản hóa các hoạt động hàng ngày. Bằng cách kết hợp các tập lệnh Python do LLM tạo với dữ liệu và tài sản mã hiện có, người dùng báo cáo tiết kiệm thời gian đáng kể và hiệu quả được cải thiện, thường gây ấn tượng với các đồng nghiệp với sự tinh vi của các giải pháp tự động được tạo ra bằng cách sử dụng lời nhắc ngôn ngữ tự nhiên.

Hơn nữa, một số dự án thực hiện các mô hình hành động lớn (LAM) trong đó người dùng xác định các hành động python tùy chỉnh được tích hợp với LLM để thực hiện các nhiệm vụ phân lớp và phức tạp. Các mô-đun được mã hóa python này trao quyền cho các chuyên gia không phải là gọi chức năng tinh vi chỉ bằng cách sử dụng các lệnh ngôn ngữ tự nhiên qua trung gian LLM, mở rộng phạm vi tự động hóa sang các lĩnh vực vấn đề khác nhau. Các gói Python thường được sử dụng trong các kịch bản này bao gồm BeautifulSoup để cạo, urllib3, yêu cầu cho các cuộc gọi HTTP và pyyaml ​​để xử lý cấu hình.

Một lĩnh vực thực tế khác là việc tạo ra các tác nhân tạo ra, thực thi, xác minh và gỡ lỗi mã tự động. Các hệ thống kết hợp các LLM với môi trường thực thi tạo ra các quy trình công việc theo chu kỳ trong đó tác nhân viết mã để giải quyết một tác vụ nhất định, chạy nó để kiểm tra thành công hoặc lỗi và nếu cần, lặp đi lặp lại mã cho đến khi đạt được kết quả dự định. Các vòng tạo mã và phản hồi tự động này minh họa cách LLM mở rộng khả năng sử dụng của chúng từ việc viết mã độc lập để hoàn thành tự động hóa giải quyết nhiệm vụ với sự giám sát tối thiểu của con người.

Tóm lại, các ví dụ trong thế giới thực về việc tự động hóa các tác vụ mã hóa với LLM trong Python bao gồm:

- Chuyển đổi dữ liệu có cấu trúc như bảng HTML thành JSON.
- Trích xuất thông tin cụ thể như email từ tệp văn bản.
- Tóm tắt hoặc đếm các câu trả lời trong dữ liệu khảo sát dựa trên CSV.
- Tạo các hàm không đồng bộ phức tạp với xác thực và xử lý lỗi.
- Tự động viết các bài kiểm tra đơn vị để xác minh mã được tạo.
- Tự động hóa mã tái cấu trúc và sửa lỗi bằng cách sử dụng các biến thể tạo cú pháp.
- Trích xuất URL hoặc siêu dữ liệu từ hệ thống kiểm soát phiên bản Lịch sử cam kết.
-Triển khai các mô-đun hành động-khách hàng của người dùng trong các khung tự động hóa dựa trên LLM.
-Thực hiện các tác nhân tạo ra các quy tắc tạo mã mã tự động tinh chỉnh đầu ra của chúng.