Suure keelemudeleid (LLM-id), näiteks GPT-4, on üha enam kasutatud Pythoni mitmesuguste kodeerimisülesannete automatiseerimiseks, pakkudes keerukate või korduvate programmeerimistegevuste täitmisel tõhusust ja lihtsust. Järgmised on reaalmaailma näited ja tüüpilised stsenaariumid, kus LLM-id on rakendatud Pythoni abil kodeerimisvoodiks automatiseerimiseks:
Üks tavaline rakendus on andmevormingute teisendamise ja käitlemise automatiseerimine. Näiteks tegelevad kasutajad HTML -tabelitega ja peavad need JSON -failideks muutma, et andmeid hõlpsalt mujal manipuleerida või uuesti kasutada. Kirjeldades täpset sisendit (HTML -tabelit) ja soovitud väljundit (JSON -fail), saab LLM genereerida Pythoni skriptid automaatselt, mis käsitseb HTML -i parsimist ja andmete struktureerimist JSON -vormingus. See eemaldab vajaduse käsitsi kodeerimise järele ja võimaldab isegi mitteprogrammidel selliseid teisendusi tõhusalt teostada. Sarnaselt on konkreetne teave, nagu e -posti aadressid tekstifailist, väljavõtmine veel üks sagedane automatiseerimisülesanne. Pakkumine viip, mis palub Pythoni skripti, et tuvastada ja koguda e -posti aadresse tavaliste avaldiste abil, võimaldab LLM -il genereerida spetsialiseeritud koodi selle ekstraheerimise automatiseerimiseks ja tulemuste salvestamiseks kasutatavas vormingus.
Veel üks väärtuslik LLM -ide kasutamine on CSV -failides salvestatud uuringureaktsioonide analüüsimise automatiseerimine. Näiteks on konkreetsete küsimuste vastuste nagu "jah" või "ei" loendamine tüütu ülesanne, kui seda tehakse käsitsi. Kui juhendades LLM -i tootmiseks Pythoni koodi, mis loeb CSV -d ja kogub uuringu vastuseid, saab kasutaja kohese lahenduse, mis muidu nõuaks programmeerimise teadmisi ja arendamiseks aega. See LLM -ide kasutamise muster koodi genereerimiseks lihtsate andmete kokkuvõtmiseks või teisendusülesanneteks on laialt levinud administratiivsetes ja analüütilistes kontekstides.
Arendajad on kasutanud LLM -e ka kohandatud Pythoni funktsioonide kirjutamise kiirendamiseks arenenumatel ja konkreetsetel eesmärkidel. Funktsiooni allkirja ja käitumise täpsustav üksikasjalik viip annab funktsionaalkoodi sageli kiiresti. Näiteks hõlmas üks töövoog asünkroonse Pythoni funktsiooni taotlemist faili ajutisele kataloogi allalaadimiseks, selle suuruse kontrollimiseks ja valimiskontrolli kinnitamiseks SQLite käskude abil. LLM koostas koodi kiiresti, säästes märkimisväärset aega, võrreldes täpse funktsionaalsuse käsitsi uurimisega ja rakendamisega. See näide näitab, kuidas LLM-id saavad toimida digitaalsete kodeerimise assistentidena, tõlkides kiiresti kõrgetasemelised kirjeldused töötavateks, testitud funktsioonideks, mis on optimeeritud konkreetsete raamatukogude jaoks nagu Asyncio ja HTTPX.
Testimis- ja valideerimiskoodi genereerimine on veel üks valdkond, kus LLMS paistab. Pärast põhikoodi genereerimist paluvad arendajad LLM -i sageli kirjutada ühikute testid, kasutades selliseid populaarseid raamistikke nagu Pytest. See tandemi genereerimine tagab, et automatiseeritud kood mitte ainult ei toodeta, vaid ka koos kontrolliprotseduuridega, suurendades usaldusväärsust ja kiirendades tarkvara arendamise elutsüklit. LLM -i võime meeles pidada levinud parimaid tavasid, käsitleda erandi stsenaariume ja lisada dokumentatsioon veelgi koodide kvaliteeti.
Automatiseeritud koodide muutmise ja refraktori uuringud rõhutavad ka LLM -ide võimsust. Sellised tööriistad nagu Pycraft kasutavad LLM -id, et genereerida mitu koodi varianti, et saada antud idioomide jaoks, hõlmates erinevate süntaktiliste stiilidega nähtamatuid variante. See lähenemisviis hõlbustab automatiseeritud koodimuudatusi, veaparandust ja refrakteerimist, mis kohanevad arendaja kavatsusega, tagades samal ajal korrektsuse ja rakendatavuse. Kasutades staatilisi ja dünaamilisi teste, filtreerib süsteem ekslike variante kasulikke variante, näidates, kuidas LLM -id saavad automatiseerida keerulisi tarkvaratehnika ülesandeid peale isoleeritud skriptide kirjutamise.
Töökoha automatiseerimisel on paljud rakendanud LLM -isid rutiinsete, kuid mõjukate ülesannete täitmiseks. Professionaalses keskkonnas esitatud näideteks on URL -ide või muu metaandmete ekstraheerimise automatiseerimine koodihoidlates asuvatest pühendumisajastutest, aruannete genereerimist ja haldusskriptide loomist, mis lihtsustavad igapäevaseid toiminguid. Kombineerides LLM-i loodud Pythoni skriptid olemasolevate andme- ja koodivaradega, teatavad kasutajad märkimisväärsest aja kokkuhoiust ja paremast tõhususest, avaldades kolleegidele sageli muljet looduslike keelejuhtide abil toodetud automatiseeritud lahenduste keerukusega.
Lisaks rakendavad mõned projektid suuri tegevusmudeleid (LAMS), kus kasutajad määratlevad LLM -iga integreeritud kohandatud Pythoni toimingud kihiliste ja keerukate ülesannete täitmiseks. Need Python-kodeeritud moodulid annavad mitteekspertidele tugineda keerukale funktsionaalsusele lihtsalt LLMS-i kaudu vahendatud looduslike keelekäskude abil, suurendades automatiseerimise ulatust mitmekesistele probleemdomeenidele. Nendes stsenaariumides on tavaliselt kasutatavad pythoni paketid kraapimiseks mõeldud kaunid, urllib3, http -kõnede taotlused ja pyyaml konfiguratsiooni käitlemiseks.
Veel üks praktiline valdkond on agentide loomine, mis genereerivad, täidavad, kontrollivad ja siluvad koodi automaatselt. LLM -id ühendatud süsteemid loovad tsüklilisi töövooge, kus agent kirjutab koodi antud ülesande lahendamiseks, juhib seda edu või tõrke kontrollimiseks ja vajadusel muudab iteratiivselt koodi läbi, kuni kavandatud tulemus on saavutatud. Need automatiseeritud koodide genereerimise ja tagasisideahelad näitavad, kuidas LLM-id laiendavad nende kasutatavust eraldiseisvast koodi kirjutamisest kuni ülesannete lahendamise automatiseerimise täielikuks minimaalse järelevalvega.
Kokkuvõtlikult on reaalmaailma näited Pythonis LLMS-iga kodeerimisülesannete automatiseerimise kohta:
- struktureeritud andmete, näiteks HTML -tabelite muundamine JSON -i.
- Konkreetse teabe, näiteks e -kirjade väljavõtmine tekstifailidest.
- CSV-põhiste uuringuandmetes vastuste kokkuvõtmine või loendamine.
- Keerukate asünkroonfunktsioonide genereerimine koos valideerimise ja vigade käitlemisega.
- Genereeritud koodi kontrollimiseks automaatselt ühikutestide kirjutamine.
- Koodi refraktorid ja veaparandused automatiseerimiseks, kasutades süntaktiliste variantide genereerimist.
- URL -ide või metaandmete ekstraheerimine versiooni juhtimissüsteemist paneb ajalugu.
-Kasutaja kohandatavate toimingute moodulite juurutamine LLM-i juhitud automatiseerimisraamistikes.
-Koodide genereerimise ja vabastamisega seotud agentide rakendamine, mis täiustavad nende väljundeid autonoomselt.