Генерация кода на производстве с помощью GPT и LLM
Генерация кода на производстве с помощью GPT и LLM
Многие компании сегодня активно внедряют использование GPT и других решений, на базе LLM, для генерации кода на производстве. Нередко такие системы даже позволяют автоматически создавать интерфейсы пользовательского взаимодействия. Развитие дизайн-систем с большим количеством компонентов ставит перед разработчиками вопрос эффективного использования этой информации для обучения модели. Возникает идея о преобразовании уже существующего кода из дизайн-системы, чтобы заменить ручную разработку и использовать помощь автоматизированных средств. Структурированная документация компонентов в дизайн-системе, с описанием типов, аргументов, тестов и сценариев использования, является идеальной основой для обучения модели и ее применения для генерации кода.
Использование кода дизайн-системы
Подход к использованию кода дизайн-системы с использованием GPT и LLM представляет собой эффективный способ ускорения процесса разработки сложных компонентов, особенно таких, как таблицы для производственных данных. Разработчику теперь не требуется много времени на изучение деталей и написание кода с нуля. Вместо этого, с помощью текстового запроса к GPT-4, он может получить готовое решение в течение считанных секунд. Этот подход не только экономит время, но также обеспечивает возможность легкой корректировки полученного кода, если необходимо. В долгосрочной перспективе использование LLM позволяет оптимизировать процесс разработки, делая его более эффективным и удобным для команды разработчиков.
Описание компонентов
Для повышения эффективности разработки и облегчения процесса работы программистов крайне важно подробно описывать каждый компонент используемой дизайн-системы. Включение всех возможных входящих данных, проведение тестов на различные кейсы, определение значений аргументов и предоставление текстового описания применения позволяют создать так называемый сторибук дизайн-системы. Этот идеальный инструмент является неотъемлемой частью документации для использования в Large Language Model (LLM). В данном случае, использование процессора GPT-4, настроенного на формальные ответы, помогает минимизировать возможные ошибки и снижает вероятность неверной интерпретации данных. Уникальная система, основанная на материалах сторибука и работе с LLM, способствует увеличению эффективности программистов и обеспечивает высокое качество разработки.
Векторизация базы данных
Перед внедрением системы генерации кода на производстве с использованием GPT и LLM необходимо провести векторизацию базы данных. Этот ключевой этап включает подготовку исходного кода, определение частей, которые будут переведены в текст для модели и структуризацию информации о компонентах. Автор использовал баш-скрипт для объединения файлов TypeScript и CSS в один текстовый файл, после чего применил скрипт на Python для векторизации, создав локальную базу с интеграцией всех данных. Важно отметить, что этот процесс занял менее 20 секунд, что подчеркивает эффективность и скорость векторизации базы данных для дальнейшего использования моделью GPT и LLM.
Результат и оптимизация
Необходимость оптимизации процесса генерации кода с помощью языковых моделей становится все более явной в современном процессе разработки. При использовании GPT и LLM для создания кода, возникает потребность в улучшении качества результатов и ускорении процесса. При вводе простого запроса модель способна генерировать хорошо оформленный код, который мгновенно может быть внедрен в проект. Шаблоны создаются с первого раза, даже при наличии сложных элементов, таких как инпуты. Важным преимуществом использования языковых моделей является их способность адаптироваться к конкретным стилям и цветовым схемам, что делает интеграцию создаваемого кода более гармоничной и естественной. Дальнейшая оптимизация процесса включает выявление закономерностей в создаваемом коде и возможность задавать вопросы по информации, представленной в векторизованной базе данных.
Доступность и улучшения
Модель, основанная на LLM, выявила критическую проблему отсутствия доступности нашей дизайн-системы для слабовидящих пользователей. В результате было принято решение внедрить аккордеон для удобства использования на планшетах и мобильных телефонах. Благодаря этой инициативе удалось значительно улучшить опыт взаимодействия с нашими компонентами. Кроме того, модель ЛЛМ помогла выявить недостающие базовые компоненты в нашей системе, что способствует оптимизации и дальнейшему развитию функциональности.
Ошибки и корректировки
Иногда при использовании модели для генерации кода возникают ошибки и несоответствия. Это может проявляться, например, в неверных названиях переменных, изменениях в структуре компонентов или в использовании несуществующих методов. Однако, несмотря на эти недочеты, в большинстве случаев модель все же выдает почти готовый код, который можно быстро адаптировать под нужный фреймворк. Это подчеркивает важность внимательной проверки и корректировки результатов, чтобы обеспечить правильное функционирование и соответствие стандартам проекта.
Интеграция и масштабируемость
Наша команда продемонстрировала пример интеграции и масштабируемости в работе с различными фреймворками. Благодаря применению концепции веб-компонентов, мы с легкостью интегрировали код из React в Vue всего за один день. Теперь наша дизайн-система охватывает широкий спектр JS-фреймворков, что дает возможность использовать ее гибко и удобно для различных проектов. Благодаря использованию LLM-моделей, мы можем проводить эксперименты, корректировать тексты документации, а также легко адаптировать дизайн-систему под нужды других языков. Это подход позволяет нам эффективно реагировать на изменения и требования, обеспечивая гибкость и удобство в работе.
Локализация
После успешного перевода дизайн-системы на английский язык, возникли некоторые трудности при локализации на китайский язык. Различия в представлениях и формулировках создали вызовы, так как одно слово на одном языке могло превратиться в два на другом. Это потребовало вмешательства экспертов по конкретным локациям, чтобы адаптировать дизайн-систему для китайского рынка. Другие аспекты, такие как специфичные требования по переносу текста, стандарты названий кнопок и их расположение, также стали заметны при работе с различными локалями. Эти проблемы, возникшие в процессе локализации, подчеркнули важность внимательного подхода к адаптации дизайн-системы под различные языковые и культурные особенности.
Удобство использования
LLM действительно демонстрирует высокое удобство использования при создании шаблонов, что значительно упрощает жизнь разработчикам. Важным аспектом является возможность быстро и эффективно пройти по всей типизации и привести все в порядок с помощью всего лишь одного запроса. Эта функциональность не только оказалась полезной, но и практичной, облегчая процесс разработки и повышая эффективность работы. Создание индивидуальной модели для LLM привнесло заметную пользу, позволяя максимально оптимизировать рабочий процесс и улучшить результативность команды разработчиков.