Bonjour les gens, je m'appelle Luga, aujourd'hui nous parlerons des technologies liées au domaine écologique de l'intelligence artificielle (IA) - GenAI.
Face à l'innovation technologique rapide et aux défis différenciés des scénarios commerciaux, les méthodes de codage traditionnelles ont commencé à s'acclimater et ne peuvent pas pleinement répondre aux demandes croissantes. Dans le même temps, la nouvelle GenAI (technologie d’intelligence artificielle) à usage général présente un grand potentiel pour répondre à cette demande. En tant que représentant de la technologie de l'intelligence artificielle, GenAI a commencé à être largement utilisé dans tous les domaines grâce à son fort potentiel et ses capacités. Il peut automatiquement apprendre et s'adapter aux besoins de codage dans différents scénarios, améliorant ainsi considérablement l'efficacité et la qualité du codage. Grâce au deep learning et à l'optimisation des modèles, GenAI peut comprendre avec précision différentes entreprises
GenAI est une technologie de pointe qui combine les connaissances dans les domaines de l'intelligence artificielle et du codage pour offrir aux développeurs des avantages de « collaboration » uniques. En tirant parti de GenAI, les développeurs bénéficient d’un support de codage efficace et d’une inspiration créative pour résoudre des problèmes de programmation complexes plus rapidement et plus intelligemment. L’émergence de GenAI a apporté aux développeurs une nouvelle façon de résoudre des problèmes de programmation complexes de manière plus pratique et plus intelligente.
Avec l'innovation technologique continue, l'application de l'IA dans le processus de développement logiciel est devenue de plus en plus mature, dont la plus représentative est l'intelligence artificielle de génération de code ? technologie . Dans un certain sens, cela a le potentiel de changer complètement le modèle de développement logiciel. Cependant, cette technologie ne peut pas remplacer complètement les fonctions des programmeurs humains, mais améliore davantage l'efficacité du modèle de développement logiciel.
En identifiant et en comprenant les besoins des développeurs, l'IA peut participer à tous les aspects de l'ensemble du cycle de vie du développement logiciel, y compris l'analyse des exigences, la conception, le codage, les tests et le déploiement d'exploitation et de maintenance. Dans le même temps, il peut également générer automatiquement un code exécutable préliminaire en fonction des exigences des développeurs, et apprendre et optimiser en permanence la qualité du code grâce à l'apprentissage automatique.
Différent du modèle de développement traditionnel, il n'est pas nécessaire de repartir de « 0 », ce qui améliore considérablement l'efficacité du codage. Dans le même temps, l’IA peut également reconstruire et modifier automatiquement le code en fonction des modèles de développement historiques, aidant ainsi les développeurs de logiciels à améliorer la maintenabilité des logiciels. De plus, lorsqu'elle rencontre des types de problèmes courants, l'IA peut également générer automatiquement des corrections de bugs basées sur le scénario actuel à titre de référence.
IA Ce type de modèle de développement assisté intelligent peut réaliser la réutilisabilité du génie logiciel. Plus important encore, l’IA peut maximiser la créativité fondamentale des développeurs, leur permettant d’investir du temps dans des tâches de niveau supérieur, 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 ?
GenAI est un nouveau type de technologie de génération de code. Il utilise l'apprentissage profond, le traitement du langage naturel et d'autres algorithmes et modèles d'intelligence artificielle pour participer pleinement et optimiser tous les aspects du cycle de vie du développement logiciel. Cela inclut le développement de logiciels, les tests, l'optimisation et tous les aspects du cycle de développement de logiciels. En tirant parti de GenAI, les développeurs peuvent créer et optimiser le code logiciel plus rapidement et plus précisément, améliorant ainsi la productivité du développement logiciel. Dans le même temps, GenAI peut également apporter une meilleure qualité de code et de meilleures performances logicielles.
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 normatifs 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 techniques puissants pour améliorer l'efficacité, la qualité et la maintenabilité du codage, favorisant ainsi la progression 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 aux 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 la puissance de GenAI pour obtenir des commentaires et des suggestions en temps réel pour 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 peuvent nous aider à identifier et à corriger les erreurs et à améliorer l'efficacité du code, nous permettant ainsi d'acquérir davantage d'opportunités d'apprentissage à partir de la base de code existante.
a. Commentaires et suggestions en temps réel
Pendant le processus d'apprentissage, nous pouvons saisir les extraits de code écrits dans GenAI et obtenir des commentaires et des suggestions en temps réel. GenAI peut analyser le code que nous écrivons et suggérer des améliorations, des meilleures pratiques et des normes de codage. À partir de là, nous pouvons rapidement comprendre quels domaines doivent être améliorés et comment améliorer la qualité de notre code.
b. Outil de révision de code
GenAI fournit un outil de révision de code auquel nous pouvons soumettre du code pour révision. GenAI inspecte automatiquement notre code pour aider à identifier les erreurs potentielles, les inefficacités ou les pratiques de codage irrégulières. En découvrant et en corrigeant ces problèmes à temps, nous pouvons mieux comprendre et maîtriser les points clés du langage ou du framework de programmation.
c, Modèles de codage et meilleures pratiques
GenAI peut analyser des référentiels de code massifs et fournir des informations sur les modèles de codage et les meilleures pratiques. En étudiant ces connaissances, nous pouvons apprendre à nous inspirer des expériences des autres et éviter de répéter leurs erreurs. Cette méthode d'apprentissage peut nous aider à maîtriser rapidement les concepts de base et les meilleures pratiques d'un langage ou d'un framework de programmation.
GenAI ne se limite pas à générer des extraits de code, mais 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
Au cours de cette phase d'architecture et de conception, GenAI peut aider à créer un aperçu initial de conception et d'architecture basé sur les fonctionnalités décrites 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) Test de développement
Dans cette phase, GenAI peut accélérer le processus de codage et améliorer la qualité du code. Il peut fournir aux développeurs des commentaires et des suggestions en temps réel, tels que le style de codage, la vérification des erreurs, les tests automatisés et l'optimisation des performances. , contribuant ainsi à réduire le temps de débogage des développeurs et à améliorer la lisibilité et la maintenabilité du code. De plus, GenAI peut générer automatiquement du code répétitif pour réduire la duplication du travail des développeurs.
(4) Déploiement et maintenance
Dans la phase de déploiement et de maintenance, GenAI peut nous aider à automatiser le processus de déploiement et à fournir une assistance en matière de surveillance et de dépannage. Dans le même temps, GenAI peut analyser les données des journaux, détecter les problèmes et fournir des solutions, et grâce à des outils de maintenance automatisés et intelligents, il peut réduire le besoin d'intervention manuelle et améliorer la disponibilité et la stabilité du système.
De manière générale, GenAI peut améliorer les compétences de codage en fournissant aux développeurs des suggestions de code intelligentes, en automatisant les tâches de codage répétitives et en aidant à la modernisation du code. En tirant parti de GenAI, les développeurs peuvent écrire du code plus efficacement, réduire les erreurs et améliorer la qualité globale de leur code.
Dans les scénarios commerciaux réels, il existe une variété d'outils et de plates-formes GenAI pour répondre aux différents besoins de codage et fournir des fonctions telles que la complétion intelligente de code, la génération de code et les suggestions de refactorisation de code. Voici quelques outils GenAI populaires :
En tant que plate-forme d'analyse et d'optimisation de code basée sur l'IA, DeepCode exploite la technologie d'analyse de code statique pour détecter et corriger les erreurs et les vulnérabilités du code. DeepCode identifie les erreurs de syntaxe, les problèmes de logique et les vulnérabilités de sécurité potentielles et fournit des suggestions d'améliorations pour aider les développeurs à améliorer la qualité et la fiabilité du code. Sa technologie de base est une technologie d'analyse de code basée sur l'intelligence artificielle symbolique, qui a la capacité de comprendre la syntaxe et la sémantique du code, identifiant ainsi les erreurs et vulnérabilités potentielles dans le code. De plus, DeepCode utilise la technologie d'apprentissage automatique pour apprendre les meilleures pratiques en matière de code et fournir des suggestions d'amélioration correspondantes.
DeepCode AI prend en charge plusieurs langages de programmation, notamment Python, Java, C/C++, JavaScript, etc. Les développeurs peuvent intégrer DeepCode dans leur environnement de développement intégré (IDE) ou choisir de l'utiliser en tant que fournisseur autonome de logiciel en tant que service (SaaS).
L'intégration approfondie de DeepCode AI peut aider les développeurs à découvrir et à résoudre les problèmes de code plus tôt, améliorant ainsi la qualité et la maintenabilité du code. En fournissant une détection précise des erreurs et des recommandations d'amélioration, DeepCode AI permet de gagner du temps de développement et de réduire les bugs et erreurs potentiels.
OpenAI Codex est un descendant direct de GPT-3 et est spécifiquement optimisé pour gérer les tâches de programmation. Le Codex est plus puissant que GPT-3 pour la génération de code en raison de son utilisation intensive et de sa compréhension de la façon dont le code est utilisé. Cela est dû en partie à la formation sur des ensembles de données contenant une plus grande concentration de code source public.
En tant que nouvel outil d'apprentissage automatique, OpenAI Codex est capable de traduire du texte anglais en code. L'objectif du Codex est de rendre les professionnels plus productifs et d'aider les amateurs à se lancer dans le codage.
OpenAI Codex est conçu pour accélérer le flux de travail des programmeurs professionnels grâce à la génération et à la compréhension intelligentes du code. Parce qu'il peut générer des extraits de code correspondants basés sur des descriptions ou des questions en langage naturel, le Codex peut, dans un sens, aider les programmeurs à concrétiser leurs idées et à résoudre les problèmes plus rapidement. Pour les débutants en programmation, Codex fournit un outil d'apprentissage personnalisé qui permet de comprendre progressivement les concepts et la syntaxe de la programmation grâce à une interaction en langage naturel.
L'ensemble de données de formation d'OpenAI Codex contient une grande quantité de code source public, doté d'une compréhension approfondie des langages de programmation et d'exemples, ce qui rend le Codex meilleur dans la génération de code et capable de fournir des suggestions de code plus précises et de haute qualité. .
Tabnine AI est un outil de complétion de code axé sur le développement d'outils de complétion de code basés sur le traitement du langage naturel, conçus pour aider les développeurs à améliorer l'efficacité du codage. La technologie de base de Tabnine AI est basée sur le traitement du langage naturel et a la capacité de comprendre la syntaxe et la sémantique du code, et peut fournir des suggestions de complétion de code correspondantes basées sur la contribution du développeur. Dans le même temps, cet outil utilise également la technologie d'apprentissage automatique pour connaître les habitudes de codage des développeurs afin de fournir des suggestions de code plus précises et personnalisées.
Tabnine AI fonctionne avec plusieurs langages de programmation, notamment Python, Java, C/C++, JavaScript, etc. Nous pouvons intégrer cet outil dans notre environnement de développement intégré (IDE) ou choisir de l'utiliser en tant que fournisseur autonome de logiciels en tant que service (SaaS).
En intégrant l'outil Tabnine, dans le travail de codage réel, il peut réaliser une fonction de complétion de code intelligente, améliorant considérablement la vitesse de codage et réduisant les erreurs de saisie. De plus, l'outil Tabnine améliore considérablement la productivité du développement en générant des suggestions de code précises et de haute qualité basées sur le contexte et les habitudes de codage du développeur.
De manière générale, en tant que technologie passionnante, GenAI joue un rôle clé dans le processus de codage. Non seulement cela peut améliorer l'efficacité du codage des développeurs, mais cela peut également améliorer la qualité du codage et stimuler la créativité et l'inspiration. Les avantages de valeur spécifiques se reflètent dans les niveaux suivants :
Tout d'abord, GenAI peut améliorer considérablement l'efficacité du codage. En automatisant les tâches répétitives telles que la génération de code et la vérification des erreurs, GenAI peut aider les développeurs à économiser beaucoup de temps et d'efforts. Qu'il s'agisse de générer automatiquement du code en fonction des exigences ou de rechercher et corriger des erreurs dans le code, GenAI donne du pouvoir aux développeurs. Cela permet aux développeurs de se concentrer davantage sur les idées et solutions de base plutôt que de passer trop de temps sur des détails de codage fastidieux.
En plus des performances mentionnées ci-dessus, GenAI peut également jouer son avantage en termes de qualité d'encodage. GenAI peut effectuer une analyse de code et donner des suggestions d'optimisation pour aider les développeurs à trouver et à corriger les erreurs potentielles. En analysant la structure et la logique du code, GenAI peut indiquer la direction des améliorations, rendant ainsi le code plus compétitif et plus maintenable. Ceci est essentiel pour maintenir votre code sain et fiable, tout en contribuant également à améliorer l’efficacité globale de votre équipe.
De plus, GenAI peut également inspirer le codage. Avoir la capacité de générer de nouvelles idées et idées de codage, aidant ainsi les développeurs à briser les schémas de pensée traditionnels et à résoudre des problèmes de programmation complexes. Par exemple, face à un besoin spécifique, GenAI peut générer de nouveaux algorithmes ou modèles de conception pour fournir aux développeurs des solutions entièrement nouvelles. Ce type de stimulation et d’inspiration créatives est crucial pour promouvoir l’innovation et le développement technologiques.
Les algorithmes d'intelligence artificielle peuvent analyser nos modèles de codage, nos forces et nos faiblesses pour nous proposer des parcours d'apprentissage et des exercices personnalisés. Par exemple, si nous sommes déficients dans un domaine particulier, l'algorithme GenAI peut nous recommander des exercices supplémentaires pour nous aider à améliorer nos compétences en codage dans ce domaine. De plus, le contenu et la difficulté de l'apprentissage peuvent être ajustés de manière dynamique en fonction de notre parcours d'apprentissage et de nos intérêts afin de garantir que nous puissions obtenir les meilleurs résultats d'apprentissage.
Les outils de collaboration sur les tâches basés sur le support peuvent promouvoir la coordination et la collaboration entre les développeurs en automatisant certaines pratiques, en proposant des solutions et en promouvant les meilleures pratiques. Par exemple, les outils GenAI comme ceux-ci peuvent automatiser les tâches répétitives telles que la révision et le déploiement du code, économisant ainsi du temps et des efforts aux développeurs. Dans le même temps, ces outils peuvent également fournir des commentaires et des suggestions en temps réel pour aider les développeurs à trouver et corriger les erreurs et à améliorer la qualité du code. De plus, ces outils aident les développeurs à partager les meilleures pratiques en matière d'outils et à promouvoir l'échange de connaissances.
De plus, GenAI peut aider les développeurs à moderniser les bases de code existantes. En analysant le code et en identifiant les domaines à améliorer, GenAI peut générer des extraits de code optimisés ou suggérer des techniques de refactorisation pour améliorer les performances et la maintenabilité. Cela permet aux développeurs de maintenir leur base de code à jour et alignée sur les dernières normes de codage et les meilleures pratiques.
Référence :
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