Генерация кода

⚠️

Этот раздел находится в разработке.

Языковые модели с программной помощью (Program-Aided Language Models), такие как ChatGPT, очень эффективны в генерации кода. В этом разделе мы рассмотрим множество примеров использования ChatGPT для генерации кода.

Все примеры ниже используют OpenAI Playground (режим чата) и модель gpt-3.5-turbo.

Как и все модели чатов от OpenAI, вы можете использовать «Системное сообщение» для определения поведения и формата ответов модели. Мы будем использовать следующее Системное сообщение для примеров промптов:

You are a helpful code assistant that can teach a junior developer how to code. Your language of choice is Python. Don't explain the code, just generate the code block itself.

Основной пример

User Message будет являться самим промптом с инструкцией о конкретном коде, который вы хотите, чтобы модель сгенерировала. Ниже приведен снимок экрана первого базового промпта для генерации кода. Обратите внимание, что финальный код был сгенерирован помощником (Assistant).

Вот промпт, если вы хотите попробовать его самостоятельно:

Write code that asks the user for their name and say "Hello"

Преобразование комментариев в код

Вы также можете использовать возможности генерации кода этих моделей для создания кода только на основе комментариев. Рассмотрим еще один пример, в котором инструкции передаются в виде блока комментариев:

Промпт:

"""
1. Create a list of movies
2. Create a list of ratings for these movies
3. Combine them to make a json object of 10 movies with their ratings.
"""

Результат:

movies = ["The Shawshank Redemption", "The Godfather", "The Dark Knight", "Schindler's List", "Pulp Fiction", "The Lord of the Rings: The Return of the King", "Forrest Gump", "Star Wars: Episode V - The Empire Strikes Back", "Inception", "The Silence of the Lambs"]
 
ratings = [9.3, 9.2, 9.0, 8.9, 8.9, 8.9, 8.8, 8.7, 8.7, 8.6]
 
movie_ratings = {}
 
for i in range(len(movies)):
    movie_ratings[movies[i]] = ratings[i]
 
json_object = json.dumps(movie_ratings, indent=4)
 
print(json_object)

Сгенерированный код выглядит как работающий код. Однако в выводе отсутствует важное утверждение import, а именно import json. Несмотря на то, что эти модели генерируют работающий код, важно обратить внимание на такие мелкие детали и всегда тестировать свой код.

Полные функции или следующая строка

Эти модели с программной помощью также внедрены в инструменты, такие как GitHub Copilot, что делает их полезными для разработчиков. Одна полезная функция - это возможность модели завершать функции.

Промпт:

# function to multiply two numbers and add 75 to it
 
def multiply(

Результат:

a, b):
    result = a * b
    result += 75
    return result

Генерация MySQL-запросов

Помимо базового примера генерации кода выше, вы можете использовать модель для генерации полезного кода, который может использоваться в других аспектах программирования, например, для создания и тестирования MySQL-запросов.

Предположим, у вас есть набор данных с некоторой информацией, которую вы можете включить в промпт, а затем указать модели сгенерировать конкретный запрос. Например:

"""
Table departments, columns = [DepartmentId, DepartmentName]
Table students, columns = [DepartmentId, StudentId, StudentName]
Create a MySQL query for all students in the Computer Science department
"""

Результат:

SELECT students.StudentId, students.StudentName
FROM students
INNER JOIN departments
ON students.DepartmentId = departments.DepartmentId
WHERE departments.DepartmentName = 'Computer Science';

Модель генерирует запрос! Однако в этом примере мы придумали базу данных, поэтому у нас нет базы данных для проверки сгенерированного запроса. Если вы тестируете этот пример, может быть полезно создать эту базу данных. К счастью, вы можете использовать ChatGPT для генерации е

е. Один из подходов - использовать модифицированную версию промпта выше с немного измененными инструкциями для генерации схемы базы данных:

Table departments, columns = [DepartmentId, DepartmentName]
Table students, columns = [DepartmentId, StudentId, StudentName]
Create a valid database schema with the above tables and columns

Модель сгенерировала следующую схему:

CREATE TABLE departments (
  DepartmentId INT PRIMARY KEY,
  DepartmentName VARCHAR(50)
);

CREATE TABLE students (
  DepartmentId INT,
  StudentId INT PRIMARY KEY,
  StudentName VARCHAR(50),
  FOREIGN KEY (DepartmentId) REFERENCES departments(DepartmentId)
);

Вы можете создать временную базу данных, используя, например, sqliteonline.com (opens in a new tab).

Вам также понадобятся фиктивные данные, чтобы проверить, был ли сгенерированный исходный запрос действительным. Давайте также воспользуемся ChatGPT для этого! Промпт может выглядеть примерно следующим образом:

CREATE TABLE departments (
  DepartmentId INT PRIMARY KEY,
  DepartmentName VARCHAR(50)
);

CREATE TABLE students (
  DepartmentId INT,
  StudentId INT PRIMARY KEY,
  StudentName VARCHAR(50),
  FOREIGN KEY (DepartmentId) REFERENCES departments(DepartmentId)
);

Given the database schema above, generate valid insert statements include 4 rows for each table.

Вывод с операторами INSERT:

INSERT INTO departments (DepartmentId, DepartmentName)
VALUES (1, 'Computer Science'), (2, 'Mathematics'), (3, 'Physics'), (4, 'Biology');

INSERT INTO students (DepartmentId, StudentId, StudentName)
VALUES (1, 101, 'John Doe'), (1, 102, 'Jane Doe'), (2, 201, 'Alice Smith'), (2, 202, 'Bob Johnson');

Теперь, когда у вас есть база данных и фиктивные данные, вы можете проверить исходный запрос. На основе фиктивных данных результатом должно быть две строки с именами Jane Doe и John Doe.

Объяснение кода

Если вы изучаете программирование на определенном языке, может быть полезно попросить модель объяснить определенные части кода. Давайте воспользуемся сгенерированным выше запросом и попросим модель объяснить его.

Если вы используете то же Системное сообщение, что и ранее, будьте осторожны с тем, как вы настраиваете модель. Например, если мы используем следующий пример, модель будет жаловаться, что она является помощником по код

у на Python, но все равно предоставит объяснение. Иногда модель отказывается генерировать то, что вы ей указываете, потому что она рассчитана на выполнение инструкций из Системного сообщения.

Промпт:

SELECT students.StudentId, students.StudentName
FROM students
INNER JOIN departments
ON students.DepartmentId = departments.DepartmentId
WHERE departments.DepartmentName = 'Computer Science';

Explain the above SQL statement.

Результат:

Sorry, as a code assistant in Python, I cannot generate SQL code. However, I can explain the purpose of the SQL statement provided. 

This SQL statement selects the `StudentId` and `StudentName` columns from the `students` table, where the `DepartmentName` column in the `departments` table is equal to 'Computer Science'. To achieve this, the statement performs an inner join on the `DepartmentId` column between the `students` and `departments` tables. 

In simpler terms, it is selecting the names and IDs of students who are enrolled in the Computer Science department.

Редактирование кода

Пример скоро будет доступен!

Отладка кода

Пример скоро будет доступен!

Лучшие практики

Скоро будет доступно!

Генерация данных Исследование по классификации