Вопрос или проблема
Мне интересно узнать, после того как я увидел хорошие примеры кода, созданные Github copilot.
Я задаюсь вопросом, могу ли я создать агента, который в основном принимает команды на обычном английском и генерирует код на основе одной конкретной библиотеки.
Допустим, у меня есть базовая веб-библиотека, такая как jQuery, или даже более простая библиотека, которая имеет только две функции makeCircle(radius) и makeRectangle(a,b).
Теперь я хочу построить систему, которая, если я дам команду так: “Создай большой прямоугольник размером 8 X 10 и умести как можно больше кругов радиусом 2, оставляя зазор в 1 единицу между кругами и прямоугольником”,
и она выполняет расчет и генерирует код или даже псевдокод, например –
makeRectangle(8X10);
for (int i=0;.....
checkOverlap()
........
и так далее.
Возможно ли достичь этого на конкретной библиотеке? без большого объема обучающих данных?
Вы можете использовать мини-систему RAG с небольшой встроенной моделью и векторной базой данных, куда вы загружаете документацию по коду или библиотеку, содержащую ваш код. Это позволит вам избежать необходимости дообучать модель. Такой подход покажет вам только код и необходимые переменные через сообщение. Однако, если вы хотите, чтобы код выполнялся, вы могли бы создать агента, который будет выполнять код.
Ответ или решение
Обучение LLM для генерации кода с использованием определенной библиотеки
Ваша идея по созданию интеллектуального агента, который преобразует команды на естественном языке в код, используя специфическую библиотеку, является весьма интересной и практически осуществимой. В данной статье мы рассмотрим, как можно реализовать такую систему, используя простую библиотеку и подходы, которые помогут вам добиться желаемого результата.
1. Определение структуры задачи
Первоначально необходимо четко сформулировать задачу, которую должен будет решать ваш агент. В вашем примере вы хотите, чтобы агент интерпретировал команду "Создайте большой прямоугольник размером 8 x 10 и разместите как можно больше кругов радиусом 2 с учетом промежутка в 1 единицу". Ваша задача будет заключаться в разработке логики обработки таких команд, а также в генерации кода на основе предоставленных параметров.
2. Использование LLM для генерации кода
Чтобы реализация данной идеи была успешной, вы можете воспользоваться языковыми моделями, такими как ChatGPT, или интегрированными решениями вроде GitHub Copilot. Однако, если использовать LLM, необходимо учитывать несколько аспектов:
-
Минимальное количество данных для обучения: Если у вас ограниченный набор данных, вы можете обойтись без полной процедуры дообучения. Вместо этого можно использовать методы, такие как Retrieval-Augmented Generation (RAG), когда языковая модель использует внешние базы данных, такие как документация по библиотекам, для подготовки кода на основе предоставленных запросов.
-
Предоставление документации: Важно загрузить в ваш векторный банк данных документацию по библиотеке, которую вы собираетесь использовать. Это позволит модели более точно интерпретировать ваши команды.
3. Архитектура системы
Ваша система может включать следующие компоненты:
- Ввод команд: Интерфейс, через который пользователи будут вводить текстовые команды.
- Обработка команд: Модуль, который будет анализировать текстовые команды и выделять ключевые параметры (например, размеры прямоугольника и радиусы кругов).
- Генерация кода: На основе выделенной информации, модуль будет формировать код с использованием библиотечных функций (например,
makeRectangle()иmakeCircle()). - Исполнение кода: Опционально, можно добавить возможность интерфейса для выполнения сгенерированного кода в реальном времени.
4. Пример реализации
Чтобы продемонстрировать предложенный подход, приведем упрощенный пример реализации такой системы на псевдокоде:
// Введение команд
function processCommand(command) {
// Парсинг команды для извлечения параметров
let params = parseParameters(command);
// Генерация кода
let code = generateCode(params);
return code;
}
function parseParameters(command) {
// Здесь будет логика Состояния
// Извлечение размеров прямоугольника и радиусов кругов
// Возвращает объект с параметрами
}
function generateCode(params) {
// Создаем прямоугольник
let rectangleCode = `makeRectangle(${params.width}, ${params.height});`;
// Логика для размещения кругов
let circlePlacement = `for (let i = 0; i < ${params.numberOfCircles}; i++) {
// Логика размещения кругов
makeCircle(${params.circleRadius});
}`;
return `${rectangleCode}\n${circlePlacement}`;
}5. Заключение
Создание агентской системы, способной генерировать код на основе естественного языка с использованием специальной библиотеки, действительно возможно. Применяя подходы, сосредотачиваясь на парсинге команд и использовании встроенной документации библиотек, вы сможете справиться с этой задачей даже на этапе прототипирования, не прибегая к обширным данным для обучения.
Благодаря данной системе, пользователи смогут легко интегрировать сложные логические конструкции в свой код простым введением команды, что значительно упростит процесс разработки и повысит его эффективность.