|
|
|
|
@ -0,0 +1,201 @@
|
|
|
|
|
# Генерация кода
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
import { Callout, FileTree } from 'nextra-theme-docs'
|
|
|
|
|
import {Screenshot} from 'components/screenshot'
|
|
|
|
|
import CODE1 from '../../img/code-generation/chat-mode.png'
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
<Callout emoji="⚠️">
|
|
|
|
|
Этот раздел находится в разработке.
|
|
|
|
|
</Callout>
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
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).
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
<Screenshot src={CODE1} alt="CODE1" />
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
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:*
|
|
|
|
|
```python
|
|
|
|
|
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:*
|
|
|
|
|
```python
|
|
|
|
|
# function to multiply two numbers and add 75 to it
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
def multiply(
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
*Результат:*
|
|
|
|
|
```python
|
|
|
|
|
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](https://sqliteonline.com/).
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
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!
|
Ilya Gusev
1 year ago