GPT-4 gibi büyük dil modelleri (LLM'ler), Python'daki çeşitli kodlama görevlerini otomatikleştirmek için giderek daha fazla kullanılmıştır, bu da karmaşık veya tekrarlayan programlama faaliyetlerinin yürütülmesinde verimlilik ve kolaylık sağlar. Aşağıdakiler, Python kullanarak kodlama iş akışlarını otomatikleştirmek için LLM'lerin uygulandığı tipik senaryolardır:
Yaygın bir uygulama, veri formatlarının dönüştürülmesini ve işlenmesini otomatikleştirmektir. Örneğin, kullanıcılar HTML tablolarıyla ilgilenir ve verileri başka bir yerde kolayca manipüle etmek veya yeniden kullanmak için bunları JSON dosyalarına dönüştürmeleri gerekir. Tam girişi (bir HTML tablosu) ve istenen çıkışı (bir JSON dosyası) açıklayarak, bir LLM, HTML'yi ayrıştıran ve verileri JSON formatında yapılandıran python komut dosyaları oluşturabilir. Bu, manuel kodlama ihtiyacını ortadan kaldırır ve program olmayanların bile bu dönüşümleri etkili bir şekilde gerçekleştirmesine izin verir. Benzer şekilde, bir metin dosyasından e -posta adresleri gibi belirli bilgilerin çıkarılması başka bir sık otomasyon görevidir. Bir Python komut dosyasının normal ifadeleri kullanarak e -posta adreslerini tanımlamasını ve toplamasını isteyen bir istemin sağlanması, LLM'nin bu çıkarmayı otomatikleştirmek ve sonuçları kullanılabilir bir formatta kaydetmek için özel kod oluşturmasını sağlar.
LLM'lerin bir başka değerli kullanımı, CSV dosyalarında depolanan anket yanıtlarının analiz edilmesinin otomasyonunda bulunmaktadır. Örneğin, belirli sorularda "evet" veya "hayır" gibi cevapların sayılması, manuel olarak yapıldığında sıkıcı bir görevdir. Bir LLM'ye CSV'yi okuyan ve anket yanıtlarını anlatan Python kodu üretmesi talimatını vererek, bir kullanıcı aksi takdirde programlama bilgisi ve geliştirilmesi için zaman gerektirecek bir çözüm kazanır. Basit veri özetleme veya dönüşüm görevleri için kod oluşturmak için LLMS kullanma modeli, idari ve analitik bağlamlarda yaygındır.
Geliştiriciler ayrıca daha gelişmiş ve spesifik amaçlar için özel python işlevlerini yazmayı hızlandırmak için LLM'ler kullandılar. İşlev imzasını ve davranışını belirleyen ayrıntılı bir bilgi genellikle fonksiyonel kodu hızlı bir şekilde verir. Örneğin, bir iş akışı, geçici bir dizine bir dosya indirmek, boyutunu doğrulamak ve SQLITE komutlarını kullanarak geçerlilik kontrollerini onaylamak için eşzamansız bir Python işlevi talep etmeyi içeriyordu. LLM, kodu hızlı bir şekilde üretti ve kesin işlevselliği manuel olarak araştırmaya ve uygulamaya kıyasla önemli zaman kazandı. Bu örnek, LLM'lerin dijital kodlama asistanları olarak nasıl hareket edebileceğini, üst düzey açıklamaları hızla çalışmaya çevirerek, Asyncio ve HTTPX gibi belirli kütüphaneler için optimize edilmiş test edilmiş fonksiyonlara yönelik olarak gösterir.
Test ve doğrulama kodu üretimi, LLM'lerin parladığı başka bir alandır. Ana kodu oluşturduktan sonra, geliştiriciler genellikle LLM'yi Pytest gibi popüler çerçeveleri kullanarak birim testler yazmaya teşvik eder. Bu tandem üretimi, otomatik kodun sadece üretilmesini değil, aynı zamanda doğrulama prosedürleri ile birlikte gelir, güvenilirliği artırır ve yazılım geliştirme yaşam döngüsünü hızlandırır. LLM'nin ortak en iyi uygulamaları hatırlama, istisna senaryolarını ele alma ve belgeler ekleme yeteneği, kod kalitesini daha da artırır.
Otomatik kod değişikliği ve yeniden düzenleme araştırmaları da LLM'lerin gücünü vurgulamaktadır. Pycraft gibi araçlar, farklı sözdizimsel stillere sahip görünmeyen varyantları kapsayan verilen programlama deyimleri için birden fazla kod varyantları oluşturmak için LLMS kullanır. Bu yaklaşım, doğruluk ve uygulanabilirlik sağlarken, geliştiricinin niyetine uyum sağlayan otomatik kod değişikliklerini, hata düzeltmeyi ve yeniden düzenlenmeyi kolaylaştırır. Statik ve dinamik testler kullanan sistem, LLMS'nin karmaşık yazılım mühendisliği görevlerini izole komut dosyalarının ötesinde nasıl otomatikleştirebileceğini göstererek, yararlı varyantları hatalı olanlardan filtreler.
İşyeri otomasyonunda, birçoğu rutin ancak etkili görevler için LLM'leri kullandı. Profesyonel ortamlarda bildirilen örnekler arasında URL'lerin veya diğer meta verilerin kod depolarındaki taahhüt geçmişlerinden otomatikleştirilmesi, rapor oluşturulması ve günlük işlemleri basitleştiren idari komut dosyaları oluşturulması sayılabilir. LLM tarafından üretilen Python komut dosyalarını mevcut veri ve kod varlıklarıyla birleştirerek, kullanıcılar önemli zaman tasarrufu ve gelişmiş verimlilik bildirir, genellikle meslektaşları doğal dil istemleri kullanılarak üretilen otomatik çözümlerin karmaşıklığını etkilemektedir.
Ayrıca, bazı projeler, kullanıcıların katmanlı ve karmaşık görevleri yerine getirmek için LLMS ile entegre özel Python eylemlerini tanımladığı büyük eylem modelleri (LAMS) uygular. Bu python kodlu modüller, uzman olmayanları, sadece LLM'ler aracılığıyla aracılık edilen doğal dil komutlarını kullanarak, otomasyonun kapsamını çeşitli problem alanlarına genişleterek sofistike işlevselliği çağırmaya teşvik eder. Bu senaryolarda yaygın olarak kullanılan python paketleri arasında kazıma için güzellik, urllib3, http çağrıları talepleri ve yapılandırma işlemesi için pyyaml bulunur.
Bir başka pratik alem, kodu otomatik olarak üreten, yürüten, doğrulayan ve hata ayıklayan ajanların oluşturulmasıdır. LLM'leri yürütme ortamlarıyla birleştiren sistemler, aracının belirli bir görevi çözmek için kod yazdığı, başarı veya hatayı kontrol etmek için çalıştırdığı ve gerektiğinde, amaçlanan sonuç elde edilene kadar kodu yinelemeli olarak revize eder. Bu otomatik kod oluşturma ve geri bildirim döngüleri, LLM'lerin en az insan gözetimi ile görev çözme otomasyonunu tamamlamak için bağımsız kod yazımından kullanılabilirliklerini nasıl genişlettiğini örneklemektedir.
Özetle, Python'daki LLM'lerle kodlama görevlerini otomatikleştirmenin gerçek dünyası örnekleri şunları içerir:
- HTML tabloları gibi yapılandırılmış verilerin JSON'a dönüştürülmesi.
- Metin dosyalarından e -postalar gibi belirli bilgilerin çıkarılması.
- CSV tabanlı anket verileri içindeki yanıtların özetlenmesi veya sayılması.
- Doğrulama ve hata işleme ile karmaşık eşzamansız fonksiyonların üretilmesi.
- Oluşturulan kodu doğrulamak için otomatik olarak birim testleri yazın.
- Sözdizimsel varyantların üretilmesini kullanarak kod yeniden düzenleme ve hata düzeltmelerinin otomatikleştirilmesi.
- Sürüm Kontrol Sistemi'nden URL'leri veya meta verilerin çıkarılması geçmişler.
-LLM güdümlü otomasyon çerçevelerinde kullanıcı tarafındani kullanıcı tarafından kullanılabilir eylem modüllerinin dağıtılması.
-Çıktılarını özerk bir şekilde hassaslaştıran kod oluşturma-yürütme tahliye ajanlarının uygulanması.