A nagy nyelvi modelleket (LLM-eket), mint például a GPT-4, egyre inkább alkalmazzák a Python különféle kódolási feladatainak automatizálására, hatékonyságot és könnyedséget kínálva a komplex vagy ismétlődő programozási tevékenységek végrehajtásában. Az alábbiakban bemutatjuk a valós példákat és a tipikus forgatókönyveket, amelyekben az LLM-eket alkalmazták a kódolási munkafolyamatok automatizálására a Python használatával:
Az egyik általános alkalmazás az adatformátumok átalakításának és kezelésének automatizálása. Például a felhasználók a HTML táblákkal foglalkoznak, és JSON fájlokká kell átalakítaniuk őket, hogy az adatok másutt könnyen manipulálhassanak vagy újra felhasználhassák. A pontos bemenet (egy HTML táblázat) és a kívánt kimenet (JSON fájl) leírásával az LLM automatikusan előállíthatja a Python szkripteket, amelyek kezelik a HTML elemzését és az adatok JSON formátumban történő felépítését. Ez megszünteti a kézi kódolás szükségességét, és lehetővé teszi még a nem programozók számára is, hogy az ilyen transzformációkat hatékonyan hajtják végre. Hasonlóképpen, a konkrét információk, például az e -mail címek kinyerése a szöveges fájlból, egy másik gyakori automatizálási feladat. Az olyan felszólítás biztosítása, amely egy Python szkriptet kér, hogy azonosítsa és gyűjtse az e -mail címeket a szokásos kifejezések segítségével, lehetővé teszi az LLM számára, hogy speciális kódot generáljon az extrahálás automatizálásához, és az eredményeket használható formátumban menti.
Az LLM -ek egy másik értékes használata a CSV fájlokban tárolt felmérési válaszok elemzésének automatizálása. Például a válaszok, például az "Igen" vagy a "nem" válaszok számolása bizonyos kérdésekben unalmas feladat, ha manuálisan végzik. Azáltal, hogy utasítja az LLM -et, hogy készítsen Python -kódot, amely a CSV -t olvassa, és a felmérési válaszokat átadja, a felhasználó azonnali megoldást szerez, amely egyébként a programozási ismeretekre és az idő fejlesztésére igényel. Az LLM -ek használatának a kód előállításához történő felhasználása az egyszerű adatok összefoglalásához vagy transzformációs feladatainak előállításához széles körben elterjedt az adminisztratív és analitikai kontextusban.
A fejlesztők az LLM -eket is használták az egyedi Python funkciók írásának felgyorsítására fejlettebb és konkrét célokra. A funkció aláírásának és viselkedésének meghatározó részletes prompt gyakran gyorsan eredményeznek funkcionális kódot. Például egy munkafolyamat aszinkron Python funkció kérését vonta be a fájl letöltésére egy ideiglenes könyvtárba, ellenőrizze annak méretét és megerősítse az érvényességi ellenőrzéseket az SQLite parancsok segítségével. Az LLM gyorsan elkészítette a kódot, jelentős időt takarítva meg a pontos funkcionalitás kézi kutatásához és megvalósításához képest. Ez a példa azt mutatja, hogy az LLM-ek hogyan működhetnek digitális kódoló asszisztensekként, gyorsan fordítva a magas szintű leírásokat működő, tesztelt funkciókká, amelyek optimalizáltak bizonyos könyvtárakhoz, mint például az Asyncio és a HTTPX.
A tesztelés és az érvényesítési kód generálása egy másik terület, ahol az LLMS ragyog. A fő kód generálása után a fejlesztők gyakran felszólítják az LLM -et, hogy írjanak egységteszteket olyan népszerű keretekkel, mint például a PyTest. Ez a tandem generáció biztosítja, hogy az automatizált kódot ne csak előállítsák, hanem ellenőrzési eljárásokkal is járnak, növelik a megbízhatóságot és felgyorsítják a szoftverfejlesztési életciklusot. Az LLM azon képessége, hogy emlékezzen a közös bevált gyakorlatokra, kezelje a kivételi forgatókönyveket, és a dokumentáció hozzáadása tovább javítsa a kódminőséget.
Az automatizált kódváltozás és a refaktorozás kutatása szintén kiemeli az LLM -ek erejét. Az olyan eszközök, mint a PyCraft, az LLM -eket használják több kódváltozat előállításához az adott programozási kifejezésekhez, amelyek láthatatlan variánsokat fednek le, különböző szintaktikai stílusokkal. Ez a megközelítés megkönnyíti az automatizált kód módosításait, a hibajavítást és az újratelepítést, amelyek alkalmazkodnak a fejlesztő szándékához, miközben biztosítják a helyességet és az alkalmazhatóságot. Statikus és dinamikus teszteket alkalmazva a rendszer hasznos variánsokat szűr a hibás termékekből, megmutatva, hogy az LLM -ek hogyan képesek automatizálni az összetett szoftverfejlesztési feladatokat az izolált szkriptek megírásán túl.
A munkahelyi automatizálás során sokan kihasználják az LLM -eket a rutin, de hatásos feladatok céljából. A szakmai környezetben jelentett példák az URL -ek vagy más metaadatok extrahálásának automatizálása a Kódtárolóban az elkötelezettség történetéből, jelentések készítése és adminisztratív szkriptek készítése, amelyek egyszerűsítik a napi műveleteket. Az LLM által generált Python szkriptek és a meglévő adatok és kódeszközök kombinálásával a felhasználók jelentős időmegtakarítást és jobb hatékonyságot jelentenek, gyakran lenyűgözve a kollégákat a természetes nyelvi utasítások felhasználásával előállított automatizált megoldások kifinomultságával.
Ezenkívül egyes projektek nagy cselekvési modelleket (LAMS) hajtanak végre, ahol a felhasználók meghatározzák az LLM -ekkel integrált egyedi Python műveleteket rétegezett és összetett feladatok elvégzéséhez. Ezek a Python-kódolású modulok felhatalmazzák a nem szakértőket arra, hogy kifinomult funkcionalitást hívjanak fel egyszerűen az LLM-ek által közvetített természetes nyelvi parancsok felhasználásával, és az automatizálás hatókörét a változatos problémakominekre bővítik. A forgatókönyvekben a leggyakrabban használt python -csomagok közé tartozik a gyönyörűek a kaparáshoz, az urllib3, a HTTP hívások iránti kérelmek és a pyyaml a konfiguráció kezelésére.
Egy másik gyakorlati birodalom az olyan ügynökök létrehozása, amelyek automatikusan generálják, végrehajtják, ellenőrzik és hibakeresést jelentenek. Az LLM -ekkel és a végrehajtási környezetekkel kombináló rendszerek ciklikus munkafolyamatokat hoznak létre, ahol az ügynök kódot ír egy adott feladat megoldására, futtatja azt, hogy ellenőrizze a sikert vagy a hibát, és ha szükséges, iteratív módon felülvizsgálja a kódot, amíg a tervezett eredményt el nem érik. Ezek az automatizált kódgenerációs és visszacsatolási hurkok azt mutatják, hogy az LLM-ek miként bővítik használhatóságukat az önálló kódírásból a feladatmegoldó automatizálásig, minimális emberi felügyelet mellett.
Összefoglalva: a Python-ban az LLMS-sel végzett kódolási feladatok automatizálásának valós példái a következőket tartalmazzák:
- A strukturált adatok, például a HTML táblák átalakítása JSON -ra.
- Konkrét információk, például e -mailek kinyerése a szöveges fájlokból.
- A válaszok összefoglalása vagy megszámlálása a CSV-alapú felmérési adatokon belül.
- Komplex aszinkron függvények generálása validálással és hibakezeléssel.
- Az egységtesztek automatikus írása a generált kód ellenőrzéséhez.
- A kód -refaktorálás és a hibajavítások automatizálása a szintaktikai variánsok előállításával.
- Az URL -ek vagy metaadatok kinyerése a verzióvezérlő rendszerből, a történelem során.
-A felhasználó által alkalmazható műveleti modulok telepítése az LLM-vezérelt automatizálási keretekben.
-A kód generáció-végrehajtó-devebging ágensek végrehajtása, amelyek önállóan finomítják a kimeneteiket.