SELECT * FROM Employee ORDER BY last_name DESC LIMIT 3;
A kódolási asszisztensek, mint például a Microsoft Copilot, nagy mennyiségű kódon és dokumentáción képzett mesterséges intelligencia modellek. Ezek a fejlett mesterséges intelligencia modellek képesek kódrészleteket írni Ön helyett, számos nyelven. Automatikusan dokumentálni is tudják a kódot, teszteket írnak Ön helyett, tanácsot adnak konkrét tervezési és architektúrával kapcsolatos kérdésekben, hibakeresést végeznek a programjában... és még sok másra is képesek!
Az olyan generatív AI modellek, mint a ChatGPT, GPT-3.5, GPT-4, LLaMA 3, Yi 34B és Mixtral 8x7B nagyon jók a generatív kódban, a dokumentáció megírásában és a kód magyarázatában.
Íme egy példa. Az NLP Cloudnál van egy ügyfelünk, aki SQL-kódolási asszisztenst szeretett volna beállítani a munkatársai számára. A kódgeneráló modelljeinknek köszönhetően a nem műszaki munkatársak mostantól különösebb SQL-ismeretek nélkül is kéréseket intézhetnek az adatbázishoz. Tegyük fel, hogy valaki a marketing csapatból a következőt kéri: Fetch three employees from the Employee table. A mesterséges intelligencia modell a következőket adja vissza:
SELECT * FROM Employee ORDER BY last_name DESC LIMIT 3;
A kódgenerálás nagyon jól működik olyan népszerű nyelveken, mint a Javascript, Python, HTML/CSS..., de rengeteg más nyelven is lenyűgözőek, mint a Go, Ruby, PHP, Java, C++,....
A LLaMA 3, Yi 34B, Mixtral 8x7B és ChatDolphin az OpenAI által készített GPT-4, ChatGPT és Codex, valamint a Microsoft által készített Copilot fejlett alternatívái. Ezek a modellek annyira összetettek, hogy számos helyzethez alkalmazkodnak, és növelik a fejlesztőcsapat termelékenységét. A nem programozók is drámaian profitálhatnak a kódolási asszisztensekből. Haladó felhasználási esetek esetén lehetőség van az AI-modellek finomhangolására (saját kódon vagy dokumentáción való betanítására), ami nagyon jó módja annak, hogy egy olyan kódgeneráló alkalmazást kapjunk, amely tökéletesen az Ön vállalatára/termékére/iparágára szabott.
A programozás manapság kiemelkedően fontos, de kevesen tudnak kódolni. Emellett maguk a fejlesztők is folyamatosan keresik a módját annak, hogyan javíthatnák termelékenységüket. Íme néhány példa arra, hogyan segíthetnek a kódolási asszisztensek:
Az értékes adatok többsége ma relációs adatbázisokban található, de kevesen tudják, hogyan kell használni az SQL-t a kívánt eredmények eléréséhez. Egyszerűen csak kérje meg az AI-t, hogy milyen SQL-lekérdezést szeretne végrehajtani, és a program legenerálja önnek.
A kódgenerálásnak köszönhetően sokkal egyszerűbbé vált a gyors mock-up készítése HTML és CSS segítségével. A mesterséges intelligenciának köszönhetően a marketingosztályról bárki képes ilyen mock-upot létrehozni.
A fejlesztők gyakran töltenek időt olyan ismétlődő kódok írásával, amelyek nem tartalmaznak túlságosan összetett logikát. A munkájuknak ezt a részét mostantól a mesterséges intelligenciára lehet bízni.
A unit tesztek és integrációs tesztek írása fájdalmas, de az alkalmazás minősége szempontjából kritikus fontosságú. Mostantól lehetőség van arra, hogy a mesterséges intelligencia megírja helyetted a teszteket, így te valami fontosabbra koncentrálhatsz.
Az NLP Cloud olyan fejlett generatív modelleken alapuló kódgeneráló API-t javasol, mint a LLaMA 3, ChatDolphin, Yi 34B, Mixtral 8x7B stb. Ezek nagyon jó alternatívái a GPT-4, a GPT-3.5 és a ChatGPT modelleknek. Lehetőséget adnak arra, hogy saját kódolási asszisztenst hozzon létre a dobozból. Ha ezek az előre betanított generatív modellek nem elegendőek, akkor az NLP Cloudon saját generatív modelljét is finomhangolhatja/taníthatja, és az új modellt automatikusan, egyetlen kattintással telepítheti a termelésbe.
További részletekért lásd a generatív modellekkel történő kódgenerálásról szóló dokumentációnkat. itt. A speciális használathoz lásd a szöveggeneráló API végpontot. itt. És könnyen tesztelje a kódgenerálást a játszóterünkön.