Bonjour les amis, je m'appelle Luga, aujourd'hui nous parlerons des technologies liées au domaine écologique de l'intelligence artificielle (IA) - GenAI.
Face aux défis de l'évolution rapide des innovations technologiques et des scénarios commerciaux diversifiés, les méthodes de codage traditionnelles ont progressivement montré une adaptabilité insuffisante et ne peuvent pas répondre aux besoins croissants. La nouvelle GenAI (technologie d’intelligence artificielle) à usage général présente un grand potentiel pour répondre à cette demande.
GenAI est une technologie de pointe qui combine les connaissances des domaines de l'intelligence artificielle et du codage pour offrir aux développeurs des avantages de « collaboration » uniques. Avec GenAI, les développeurs peuvent bénéficier d’un support de codage efficace et d’une inspiration créative pour résoudre des problèmes de programmation complexes plus rapidement et plus intelligemment. Les algorithmes intelligents et la technologie d'intelligence artificielle de GenAI peuvent analyser le code, fournir des suggestions et des solutions d'optimisation, et aider les développeurs à améliorer l'efficacité et la qualité. Par rapport aux outils de codage traditionnels, les capacités collaboratives de GenAI permettent aux développeurs de mieux interagir avec le système, ce qui se traduit par une meilleure expérience de codage. Qu'ils soient débutants ou développeurs expérimentés, GenAI peut leur apporter
Avec l'innovation technologique, l'application de l'IA dans le développement logiciel devient de plus en plus mature. La technologie représentative est l'intelligence artificielle de génération de code, qui, dans une certaine mesure, a complètement changé le modèle de développement logiciel et montre un grand potentiel.
L'IA peut participer à tous les aspects du cycle de vie du développement logiciel, tels que l'analyse des exigences, la conception, le codage, les tests et le déploiement d'exploitation et de maintenance. Il comprend les besoins du développeur et génère un code exécutable préliminaire. Grâce à l’apprentissage automatique, l’IA peut également apprendre et optimiser en permanence la qualité du code.
Par rapport au modèle de développement traditionnel, le modèle de développement de l'IA présente des avantages significatifs. Premièrement, le modèle de développement de l'IA ne nécessite pas de repartir de zéro, ce qui améliore considérablement l'efficacité du codage. Deuxièmement, l’IA peut automatiquement reconstruire et modifier le code en fonction des modèles de développement historiques, ce qui contribue à améliorer la maintenabilité des logiciels. De plus, lorsqu'elle rencontre des problèmes universels, l'IA peut également générer automatiquement des plans de réparation de bogues basés sur le scénario actuel auquel les développeurs peuvent se référer. Ces caractéristiques font du modèle de développement de l'IA une direction de développement très prometteuse.
L'utilisation de l'IA, un modèle de développement assisté par intelligence, peut améliorer la réutilisabilité du génie logiciel. En outre, l’IA peut également libérer pleinement la créativité fondamentale des développeurs, leur permettant de consacrer plus de temps à des tâches avancées, améliorant ainsi la qualité globale du résultat. Dans le même temps, les développeurs peuvent rapidement améliorer leurs compétences grâce à une pratique répétée.
Alors, qu'est-ce que GenAI ? Et son impact sur les performances de codage ?
En général, GenAI est un nouveau type de technologie d'intelligence artificielle génératrice de code. Utilisez l'apprentissage profond, le traitement du langage naturel et d'autres algorithmes d'intelligence artificielle pour engager et optimiser pleinement tous les aspects du cycle de vie du développement logiciel.
Plus précisément, GenAI peut générer automatiquement un cadre de code exécutable préliminaire et un squelette de fonction basé sur le langage naturel ou la description de l'interface graphique fournie par le développeur. Dans le même temps, il peut également effectuer automatiquement des contrôles de structure de code et de normes en étudiant un grand nombre d'excellents projets historiques, découvrir des problèmes possibles et donner des suggestions de réparation.
En tant que technologie d'intelligence artificielle largement utilisée dans le codage, GenAI fournit une variété de paradigmes d'application dans le processus de codage, impliquant l'amélioration du codage, la conception de prototypes et l'optimisation du cycle de vie des logiciels. Sur la base de ces paradigmes, les développeurs disposent d'outils et de technologies puissants pour améliorer l'efficacité, la qualité et la maintenabilité du codage, favorisant ainsi le progrès du développement logiciel.
GenAI présente son style unique dans tous les aspects du codage, de la génération de code à l'accélération du processus d'apprentissage. GenAI peut être utilisé pour générer des modèles de code, des frameworks et des bibliothèques afin de donner aux développeurs une longueur d'avance sur leurs projets. En outre, GenAI peut également être utilisé pour automatiser des tâches de codage répétitives, telles que le prétraitement des données ou l'ingénierie des fonctionnalités, libérant ainsi le temps des développeurs pour qu'ils puissent se concentrer sur la résolution de problèmes plus complexes.
(1) Moteur de génération de code
L'impact de GenAI ne peut être sous-estimé. Imaginez s'il existait un assistant intelligent doté d'une forte capacité d'auto-apprentissage. Il pourrait non seulement maîtriser divers langages de programmation courants, mais également avoir une compréhension plus approfondie des modèles de développement de différents types de projets. Il nous suffit de lui décrire nos besoins, et il peut générer efficacement la première version du framework et du code détaillé pour mettre en œuvre les règles métier, devenant ainsi un partenaire technologique digne de confiance.
Un bon cas pratique de GenAI est le Codex lancé par OpenAI. Codex a suivi une formation en traitement du langage naturel avec des milliards de lignes de code et de documents, ce qui lui confère d'excellentes capacités de programmation. Il peut non seulement comprendre la sémantique des développeurs et répondre aux questions en langage naturel, mais également générer directement du code propre dans plusieurs langages. les extraits implémentent la fonctionnalité correspondante.
L'exemple de référence est le suivant :
(2) Assistance pour les extraits de code
Une autre application principale de GenAI pour améliorer les performances de codage est qu'elle peut nous aider à générer des extraits de code. Supposons que nous essayions de résoudre le scénario d'utilisation d'une fonction ou d'un algorithme spécifique. Nous pouvons simplement décrire les exigences de mise en œuvre souhaitées dans un langage simple et l'outil GenAI peut générer des extraits de code correspondants. Cela nous fait non seulement gagner du temps, mais constitue également une source précieuse de guide de référence pour l’étude.
Par exemple, si nous devons implémenter un programme de fonction métier spécifique, nous pouvons simplement décrire le scénario qui doit être implémenté dans l'outil GenAI. À ce stade, l'outil GenAI, tel que GitHub Copilot, l'implémentera pour notre. scénario commercial Générez le code TypeScript correspondant. Les capacités spécifiques peuvent être référencées comme suit :
(3) Accélérer l'apprentissage
En tant que développeurs, nous pouvons utiliser les puissantes fonctions de GenAI pour obtenir des commentaires et des suggestions en temps réel. accélérer notre processus d’apprentissage. En analysant nos extraits de code, GenAI est en mesure de fournir des informations précieuses sur les meilleures pratiques, les normes de codage et les améliorations potentielles, nous aidant ainsi à améliorer nos compétences en codage plus rapidement et plus efficacement.
Dans des scénarios commerciaux réels, nous pouvons utiliser les différentes fonctionnalités et fonctions prises en charge par GenAI pour obtenir instantanément des informations de retour relatives à notre code. Ces commentaires nous aident à identifier et à corriger les erreurs et à améliorer l'efficacité de notre code, nous permettant ainsi de bénéficier de davantage d'opportunités d'apprentissage à partir de notre base de code existante.
GenAI ne se limite pas à générer des extraits de code, il peut également nous aider à créer des applications entières. Ceci est particulièrement utile pendant la phase de prototypage du développement logiciel. Lors de la phase de prototypage, nous devons construire des prototypes rapidement pour valider les idées que nous avons établies. GenAI aide les développeurs à économiser du temps et de l'énergie et à se concentrer sur la logique et les fonctionnalités de base du prototypage.
Par exemple, disons que nous construisons une application Web et que nous devons créer un système de connexion simple. Nous pouvons utiliser GenAI pour décrire le processus d'authentification des utilisateurs. GenAI générera la structure de code de base, y compris des fonctions telles que la connexion utilisateur, l'enregistrement et le mot de passe oublié. Modifiez cette structure de code si nécessaire pour répondre à nos besoins spécifiques.
Grâce à GenAI, nous pouvons créer des prototypes plus rapidement et plus facilement, ce qui peut nous aider à développer des logiciels plus efficacement et à optimiser le cycle de vie du projet pour accélérer la mise sur le marché.
Dans les activités réelles de développement de projets, GenAI n'est pas seulement un générateur de code, il peut également jouer un rôle clé dans la simplification des différentes étapes de l'ensemble du cycle de vie du développement logiciel (SDLC). Ensuite, analysons brièvement le rôle de GenAI dans chaque étape du SDLC :
(1) Recherche et analyse des exigences
Dans la phase initiale du projet, la recherche et la collecte des exigences sont un maillon crucial. GenAI peut rapidement comprendre et extraire des informations clés dans les documents d'exigences grâce aux technologies de traitement du langage naturel et d'apprentissage automatique. Il peut aider l'équipe technique à analyser et à comprendre les exigences du projet, contribuant ainsi à réduire la charge de travail de l'analyse manuelle et à améliorer la précision et l'efficacité de l'analyse des exigences.
(2)Conception architecturale
Dans cette phase d'architecture et de conception, GenAI peut aider à créer un aperçu initial de la conception et de l'architecture basé sur la fonctionnalité décrite et fournir des recommandations sur les modèles de conception et les meilleures pratiques. En analysant de grandes quantités de bases de code et de modèles de conception, GenAI peut fournir aux équipes techniques des références et des conseils pour les décisions de conception. De plus, GenAI peut détecter les problèmes de conception potentiels et fournir des recommandations d'optimisation basées sur les meilleures pratiques, aidant ainsi les équipes à concevoir des architectures logicielles de meilleure qualité, évolutives et maintenables.
(3) Développement et tests
In dieser Phase ist GenAI in der Lage, den Codierungsprozess zu beschleunigen und die Codequalität zu verbessern. Es kann Entwicklern Echtzeit-Feedback und Vorschläge wie Codierungsstil, Fehlerprüfung, automatisierte Tests und Leistungsoptimierung liefern und so dazu beitragen, Entwickler zu reduzieren ' Debugging-Zeit. Verbessern Sie die Lesbarkeit und Wartbarkeit des Codes. Darüber hinaus kann GenAI auch automatisch sich wiederholenden Code generieren, um Doppelarbeit für Entwickler zu reduzieren.
(4) Bereitstellung und Wartung
In der Bereitstellungs- und Wartungsphase kann GenAI uns dabei helfen, den Bereitstellungsprozess zu automatisieren und Unterstützung bei der Überwachung und Fehlerbehebung bereitzustellen. Gleichzeitig kann GenAI Protokolldaten analysieren, Probleme erkennen und Lösungen bereitstellen und durch automatisierte und intelligente Wartungstools den Bedarf an manuellen Eingriffen reduzieren und die Systemverfügbarkeit und -stabilität verbessern.
Generell kann GenAI die Codierungsfähigkeiten verbessern, indem es Entwicklern intelligente Codevorschläge liefert, sich wiederholende Codierungsaufgaben automatisiert und bei der Codemodernisierung hilft. Durch die Nutzung von GenAI können Entwickler Code effizienter schreiben, Fehler reduzieren und die Gesamtqualität ihres Codes verbessern.
In tatsächlichen Geschäftsszenarien gibt es eine Vielzahl von GenAI-Tools und -Plattformen, um unterschiedliche Codierungsanforderungen zu erfüllen und Funktionen wie intelligente Codevervollständigung, Codegenerierung und Code-Refactoring-Vorschläge bereitzustellen. Hier sind einige beliebte GenAI-Tools:
Als KI-basierte Code-Analyse- und Optimierungsplattform nutzt DeepCode statische Code-Analysetechnologie, um Fehler und Schwachstellen im Code zu erkennen und zu beheben. DeepCode identifiziert Syntaxfehler, Logikprobleme und potenzielle Sicherheitslücken und bietet Verbesserungsvorschläge, um Entwicklern dabei zu helfen, die Qualität und Zuverlässigkeit des Codes zu verbessern. Seine Kerntechnologie ist eine auf symbolischer künstlicher Intelligenz basierende Codeanalysetechnologie, die in der Lage ist, Codesyntax und -semantik zu verstehen und dadurch potenzielle Fehler und Schwachstellen im Code zu identifizieren. Darüber hinaus nutzt DeepCode die Technologie des maschinellen Lernens, um Best Practices im Code zu erlernen und entsprechende Verbesserungsvorschläge bereitzustellen.
DeepCode AI unterstützt mehrere Programmiersprachen, darunter Python, Java, C/C++, JavaScript usw. Entwickler können DeepCode in ihre integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) integrieren oder es als eigenständigen Software-as-a-Service (SaaS)-Anbieter nutzen.
Durch die tiefe Integration von DeepCode AI können Entwickler Probleme im Code früher erkennen und lösen und so die Qualität und Wartbarkeit des Codes verbessern. Durch die Bereitstellung genauer Fehlererkennung und Verbesserungsempfehlungen spart DeepCode AI Entwicklungszeit und reduziert potenzielle Fehler und Fehler.
OpenAI Codex ist ein direkter Nachkomme von GPT-3 und wurde speziell auf die Bewältigung von Programmieraufgaben abgestimmt. Codex ist bei der Codegenerierung leistungsfähiger als GPT-3, da es umfassend genutzt wird und versteht, wie Code verwendet wird. Ein Teil davon ist auf das Training an Datensätzen zurückzuführen, die eine größere Konzentration an öffentlichem Quellcode enthalten.
Als neues Tool für maschinelles Lernen ist OpenAI Codex in der Lage, englischen Text in Code zu übersetzen. Das Ziel von Codex ist es, Profis produktiver zu machen und Amateuren den Einstieg in das Programmieren zu erleichtern.
OpenAI Codex wurde entwickelt, um den Arbeitsablauf professioneller Programmierer durch intelligente Codegenerierung und -verständnis zu beschleunigen. Da Codex auf der Grundlage von Beschreibungen oder Fragen in natürlicher Sprache entsprechende Codeausschnitte generieren kann, kann Codex Programmierern gewissermaßen dabei helfen, Ideen umzusetzen und Probleme schneller zu lösen. Für Programmieranfänger bietet Codex ein benutzerdefiniertes Lerntool, mit dem Programmierkonzepte und -syntax durch natürliche Sprachinteraktion schrittweise verstanden werden können.
Der Trainingsdatensatz von OpenAI Codex enthält eine große Menge an öffentlichem Quellcode, der über ein tiefes Verständnis von Programmiersprachen und Beispielen verfügt, wodurch Codex besser Code generieren und genauere und qualitativ hochwertigere Codevorschläge liefern kann .
Tabnine AI ist ein Code-Vervollständigungstool, das sich auf die Entwicklung von auf der Verarbeitung natürlicher Sprache basierenden Code-Vervollständigungstools konzentriert, die Entwicklern helfen sollen, die Codierungseffizienz zu verbessern. Die Kerntechnologie von Tabnine AI basiert auf der Verarbeitung natürlicher Sprache und verfügt über die Fähigkeit, die Syntax und Semantik von Code zu verstehen und entsprechende Vorschläge zur Codevervollständigung basierend auf Entwicklereingaben bereitzustellen. Gleichzeitig nutzt dieses Tool auch die Technologie des maschinellen Lernens, um die Codierungsgewohnheiten der Entwickler zu erlernen und so genauere und personalisiertere Codevorschläge zu liefern.
Tabnine AI funktioniert mit mehreren Programmiersprachen, darunter Python, Java, C/C++, JavaScript und mehr. Wir können dieses Tool in unsere integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) integrieren oder es als eigenständigen Software-as-a-Service-Anbieter (SaaS) nutzen.
Durch die Integration des Tabnine-Tools in die eigentliche Codierungsarbeit kann eine intelligente Code-Vervollständigungsfunktion realisiert werden, wodurch die Codierungsgeschwindigkeit erheblich verbessert und Eingabefehler reduziert werden. Darüber hinaus verbessert das Tabnine-Tool die Entwicklungsproduktivität erheblich, indem es präzise und qualitativ hochwertige Codevorschläge basierend auf dem Kontext und den Codierungsgewohnheiten des Entwicklers generiert.
Generell spielt GenAI als spannende Technologie eine Schlüsselrolle im Codierungsprozess. Es kann nicht nur die Codierungseffizienz der Entwickler verbessern, sondern auch die Codierungsqualität verbessern und Kreativität und Inspiration anregen. Die spezifischen Wertvorteile spiegeln sich in den folgenden Stufen wider:
Zuallererst kann GenAI die Codierungseffizienz erheblich verbessern. Durch die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben wie Codegenerierung und Fehlerprüfung kann GenAI Entwicklern dabei helfen, erheblich Zeit und Aufwand zu sparen. Ganz gleich, ob es darum geht, automatisch Code basierend auf Anforderungen zu generieren oder Fehler im Code zu finden und zu beheben – GenAI unterstützt Entwickler. Dies ermöglicht es Entwicklern, sich mehr auf Kernideen und -lösungen zu konzentrieren, anstatt zu viel Zeit mit mühsamen Codierungsdetails zu verbringen.
Neben der oben genannten Leistung kann GenAI auch seinen Wertvorteil in Bezug auf die Kodierungsqualität ausspielen. GenAI kann Codeanalysen durchführen und Optimierungsvorschläge machen, um Entwicklern dabei zu helfen, potenzielle Fehler zu finden und zu beheben. Durch die Analyse der Struktur und Logik des Codes kann GenAI die Richtung von Verbesserungen aufzeigen und so den Code wettbewerbsfähiger und wartbarer machen. Dies ist entscheidend, um Ihren Code gesund und zuverlässig zu halten und gleichzeitig dazu beizutragen, die Gesamteffizienz Ihres Teams zu verbessern.
Darüber hinaus kann GenAI auch zum Codieren inspirieren. Sie haben die Fähigkeit, neue Programmierideen und Ideen zu generieren und Entwicklern dabei zu helfen, traditionelle Denkmuster zu durchbrechen und komplexe Programmierprobleme zu lösen. Wenn beispielsweise ein spezifischer Bedarf besteht, kann GenAI neue Algorithmen oder Entwurfsmuster generieren, um Entwicklern völlig neue Lösungen zu bieten. Diese Art der kreativen Anregung und Inspiration ist entscheidend für die Förderung technologischer Innovation und Entwicklung.
Algorithmen der künstlichen Intelligenz können unsere Codierungsmuster, Stärken und Schwächen analysieren, um uns personalisierte Lernpfade und Übungen bereitzustellen. Wenn wir beispielsweise in einem bestimmten Bereich Defizite haben, kann uns der GenAI-Algorithmus zusätzliche Übungen empfehlen, die uns helfen, unsere Programmierfähigkeiten in diesem Bereich zu verbessern. Darüber hinaus können Lerninhalte und -schwierigkeiten dynamisch an unseren Lernhintergrund und unsere Interessen angepasst werden, um sicherzustellen, dass wir den besten Lerneffekt erzielen.
Supportbasierte Tools für die Aufgabenzusammenarbeit können die Koordination und Zusammenarbeit zwischen Entwicklern fördern, indem sie bestimmte Vorgehensweisen automatisieren, Lösungen vorschlagen und Best Practices fördern. GenAI-Tools wie diese können beispielsweise sich wiederholende Aufgaben wie Codeüberprüfung und -bereitstellung automatisieren und so Entwicklern Zeit und Mühe sparen. Gleichzeitig können diese Tools auch Echtzeit-Feedback und Vorschläge liefern, um Entwicklern dabei zu helfen, Fehler zu finden und zu beheben und die Codequalität zu verbessern. Darüber hinaus helfen diese Tools Entwicklern dabei, bewährte Tool-Praktiken auszutauschen und den Wissensaustausch zu fördern.
Darüber hinaus kann GenAI Entwicklern dabei helfen, bestehende Codebasen zu modernisieren. Durch die Analyse des Codes und die Identifizierung verbesserungswürdiger Bereiche kann GenAI optimierte Codeausschnitte generieren oder Refactoring-Techniken vorschlagen, um die Leistung und Wartbarkeit zu verbessern. Dies ermöglicht es Entwicklern, ihre Codebasis auf dem neuesten Stand zu halten und an den neuesten Codierungsstandards und Best Practices auszurichten.
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