Kiedy stajesz przed pustym edytorem kodu, nie wiesz, jak zacząć kolejny projekt? To jak blokada twórcza, z którą zmagają się programiści. Spędzasz godziny na pisaniu nudnego kodu szablonowego, który wydaje się być tylko stratą czasu? Jeśli tak, to zapewne doświadczyłeś tarcia, które narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji (AI) mają na celu wyeliminować. Dziś programiści na całym świecie odkrywają, jak asystenci kodowania oparte na sztucznej inteligencji, takie jak GitHub Copilot, ChatGPT czy Tabnine, zmieniają ich sposób pracy. Potrafią oni skrócić czas kodowania o 30% lub więcej, jednocześnie poprawiając jakość kodu. Ponadto, zajmują się dużą częścią nudnego pisania kodu szablonowego. Rewolucja już nadeszła.

Profesjonalni programiści wykorzystują AI do generowania funkcji, tworzenia dokumentacji, pisania testów oraz projektowania całych architektur aplikacji. Jednak jak w przypadku każdego potężnego narzędzia, generatywna AI wymaga odpowiednich umiejętności, aby była używana efektywnie. Kluczową różnicą między programistami, którzy odnoszą sukcesy z tymi narzędziami, a tymi, którzy mają trudności, nie jest umiejętność techniczna. To kwestia umiejętności komunikacji z AI, zaufania do jej sugestii oraz wiedzy, jak integrować generowany kod w rzeczywistych projektach.

Pierwsza część książki pomoże ci postawić pierwsze kroki w programowaniu wspomaganym przez AI. Stworzymy podstawy, jak korzystać z tych narzędzi przy budowie aplikacji w Pythonie. Rozdział pierwszy przedstawia narzędzia generatywnej AI oraz kluczowe pojęcia, które należy znać. Rozdział drugi przeprowadzi cię przez proces praktycznego wykorzystania tych narzędzi, gdy zbudujesz swój pierwszy projekt Python wspomagany AI. Pod koniec tej części nie tylko zrozumiesz, co te narzędzia potrafią, ale także jak sprawić, by pracowały na twoją korzyść jako produktywny członek zespołu developerskiego.

Wprowadzenie do generatywnej sztucznej inteligencji jest jak odkrywanie nowego narzędzia, które pomaga w codziennej pracy programisty. Zamiast godzin poświęconych na żmudne wprowadzanie danych, AI pozwala na automatyzację wielu procesów, co skutkuje oszczędnością czasu i większą jakością końcowego produktu. Chociaż generatywna AI może być nowinką technologiczną, jej obecność w codziennym programowaniu staje się coraz bardziej naturalna i niezbędna.

Generatywna sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki programiści podchodzą do kodowania. Zamiast spędzać długie godziny na pisaniu kodu, który jest powtarzalny i żmudny, programiści mogą teraz skupić się na bardziej kreatywnych aspektach tworzenia aplikacji. AI rozumie kontekst kodu, przewiduje wzorce i generuje szczegóły implementacyjne, podczas gdy programista może skoncentrować się na architekturze i projektowaniu aplikacji. Ta współpraca między programistą a AI to nie tylko oszczędność czasu, ale także sposób na podniesienie jakości kodu.

Przykładem może być analiza pliku CSV, w którym należy przefiltrować wiersze na podstawie określonych kryteriów, przeprowadzić obliczenia i zapisać wyniki w nowym pliku. Tradycyjnie programista mógłby zaczynać od szukania dokumentacji, pisania szablonów obsługi błędów i implementowania logiki parsowania wiersz po wierszu. Z pomocą AI, programista jedynie wpisuje komentarz w stylu: „# Parsuj plik CSV, filtruj wiersze, gdzie kolumna 'status' ma wartość 'aktywny', oblicz średnią wartości w kolumnie 'value' i zapisz wyniki do 'output.csv'”, a AI generuje całą implementację, w tym obsługę błędów, którą programista może później przeglądać i testować.

Generatywna sztuczna inteligencja potrafi również wykrywać błędy w kodzie, sugerować naprawy i wskazywać potencjalne luki bezpieczeństwa. Narzędzia te uczą się na bieżąco, stając się coraz lepsze w rozpoznawaniu problemów i proponowaniu rozwiązań. Programiści mogą zaoszczędzić mnóstwo czasu, dzięki szybszemu wykrywaniu błędów oraz implementacji poprawek.

Tworzenie dokumentacji to kolejny obszar, w którym AI staje się niezastąpione. Dobra dokumentacja jest kluczowa dla sukcesu każdego projektu oprogramowania. Bez niej użytkownicy czy inni programiści nie będą w stanie efektywnie korzystać z aplikacji. AI pomaga tworzyć precyzyjne i spójne opisy funkcji, klas, metod, co pozwala zaoszczędzić czas i zwiększa jakość dokumentacji, którą tworzymy.

Korzystanie z generatywnej AI nie wymaga specjalistycznej wiedzy z zakresu sztucznej inteligencji ani matematyki. To narzędzie dostępne dla każdego programisty, które, odpowiednio użyte, może zrewolucjonizować sposób, w jaki rozwijamy oprogramowanie. To nie jest narzędzie, które zastępuje człowieka, ale wspomaga go, sprawiając, że jego praca staje się bardziej kreatywna, efektywna i mniej monotonna. Kluczem jest jednak nauka efektywnego wykorzystania tych narzędzi, tak aby maksymalnie wykorzystać ich potencjał.

Nie zapominajmy, że AI to nie tylko generowanie kodu. Z każdym dniem powstają nowe narzędzia, które umożliwiają wykorzystanie sztucznej inteligencji w codziennej pracy programisty. Warto zatem nie tylko korzystać z tych narzędzi, ale również rozwijać umiejętność rozumienia ich działania i zastosowań. Z czasem stanie się to nieodłączną częścią procesu tworzenia oprogramowania.

Jak skutecznie wykorzystać rodzaje promptów do uzyskiwania pożądanych wyników

Kiedy pracujemy z dużymi modelami językowymi (LLM), takich jak Llama 3, istotne jest zrozumienie, jak odpowiednio formułować zapytania, aby uzyskać jak najbardziej trafne i przydatne odpowiedzi. W zależności od rodzaju zadania, różne techniki tworzenia promptów mogą znacznie poprawić jakość wyników. Istnieją trzy podstawowe rodzaje promptów: otwarte, ograniczone i uporządkowane, które różnią się stopniem precyzyjności i sposobem prowadzenia modelu do pożądanych wyników.

Prompty otwarte są najlepszym wyborem w przypadku twórczego podejścia do problemu. Pozwalają one na swobodę w interpretacji zapytania, co może prowadzić do różnorodnych, nieszablonowych odpowiedzi. Tego typu prompty często są stosowane w zadaniach, które wymagają nowych pomysłów lub kreatywnych rozwiązań. Warto jednak pamiętać, że ponieważ modele językowe nie mają swoich własnych opinii, wyniki mogą być dość ogólne i mało sprecyzowane. Pomimo tego, prompty otwarte mogą być źródłem inspiracji, szczególnie jeśli celem jest wyjście poza utarte schematy myślenia.

Z kolei prompty ograniczone służą do kierowania modelem w bardziej ściśle określonym kierunku. Dzięki tym promptom można nakierować model na odpowiedzi, które odpowiadają konkretnym wymaganiom. Na przykład, zamiast pytać o ogólną charakterystykę jakiejś technologii, można zadać pytanie w sposób ograniczający, prosząc o przedstawienie trzech korzyści z jej zastosowania w konkretnej sytuacji. Chociaż tego rodzaju prompty mogą zmniejszyć prawdopodobieństwo otrzymania odpowiedzi na temat nieistotny, wciąż istnieje ryzyko, że wyniki będą niedokładne, ponieważ modele językowe nie zawsze idealnie realizują instrukcje.

Korzyści z ograniczonych promptów są następujące: zapewniają one bardziej precyzyjne i trafne odpowiedzi, zmniejszają ryzyko pojawienia się wyników niezwiązanych z tematem oraz pozwalają na uzyskanie wyników, które spełniają określone kryteria. W szczególności sprawdzają się w zadaniach związanych z kodowaniem, gdzie wymagane są określone funkcje w ramach jasno zdefiniowanych parametrów. Minusem jest jednak to, że mogą one ograniczać kreatywność i uniemożliwiać generowanie nowych, zaskakujących pomysłów.

Gdy potrzebujemy jeszcze większej kontroli nad odpowiedziami, prompty uporządkowane stają się bardzo przydatne. Dzięki nim możemy dokładnie określić, jak odpowiedź powinna być ustrukturalizowana, co jest szczególnie istotne przy tworzeniu dokumentacji czy prezentacji. Strukturalne prompty wymuszają na modelu udzielenie odpowiedzi w określonym formacie, co jest przydatne w zadaniach wymagających szczegółowych, zorganizowanych odpowiedzi. Dobre przykłady takich promptów to prośby o stworzenie szczegółowego przewodnika po optymalizacji wydajności kodu w Pythonie, zawierającego określone sekcje, takie jak „Techniki profilowania”, „Strategie optymalizacji”, czy „Najlepsze praktyki”. Choć strukturalne prompty wymagają znacznego wysiłku przy ich projektowaniu, a balansowanie struktury z elastycznością może być wyzwaniem, to są one nieocenione w przypadkach, gdy musimy uzyskać szczegółowe i kompleksowe odpowiedzi.

Ważnym aspektem pracy z LLM jest również zrozumienie ich losowości. Modele językowe opierają się na procesach stochastycznych, co oznacza, że wyniki mogą się różnić nawet przy tym samym promptie. Wynika to z faktu, że modele nie wykonują dokładnych obliczeń matematycznych, a raczej generują odpowiedzi w oparciu o dane, na których były trenowane. Dlatego, gdy zależy nam na precyzyjnych wynikach, warto stosować iteracyjne prompty, w których każda odpowiedź jest analizowana i poprawiana, aby uzyskać jak najbardziej trafną odpowiedź.

Dzięki iteracyjnemu podejściu możliwe jest stopniowe udoskonalanie wyników. Zaczynamy od prostego zapytania, a następnie dostosowujemy je, jeśli odpowiedź jest niedokładna lub błędna. Przykładem może być problem matematyczny, gdzie model początkowo daje błędne wyniki, ale po kilku iteracjach, w których model zostaje poproszony o wyjaśnienie swoich obliczeń lub zastosowanie różnych metod, uzyskujemy poprawny wynik. W ten sposób model zaczyna lepiej „rozumieć” zadanie i dostarczać bardziej precyzyjne odpowiedzi.

Warto również zauważyć, że w niektórych przypadkach proste pytania mogą prowadzić do nieprecyzyjnych odpowiedzi, zwłaszcza gdy model nie ma wystarczających wskazówek dotyczących oczekiwanej metody odpowiedzi. Na przykład w matematyce modele LLM mogą początkowo udzielać błędnych odpowiedzi na proste zadania arytmetyczne, jak mnożenie, ponieważ ich algorytmy nie są zoptymalizowane do tego rodzaju obliczeń. Z tego względu kluczowe jest prowadzenie interakcji z modelem w sposób iteracyjny, stopniowo dostosowując zapytania, aby uzyskać jak najlepszy wynik.

Na koniec warto dodać, że skuteczne wykorzystanie promptów w pracy z LLM zależy nie tylko od rodzaju zapytania, ale także od umiejętności dostosowywania zapytań do konkretnego zadania. Czasem warto stosować kombinację różnych rodzajów promptów, zaczynając od ogólnych zapytań, a następnie przechodząc do bardziej szczegółowych, aby uzyskać optymalne wyniki. Każdy rodzaj promptu ma swoje zastosowanie w zależności od celów i kontekstu, w jakim pracujemy.

Jakie są zalety i zastosowania bakteryjnej celulozy w biotechnologii, kosmetologii i przemyśle spożywczym?
Jak wykonać operacje CRUD w SQLAlchemy z FastAPI?
Jakie wyzwania stwarza operacja usunięcia mięśniaka serca u dziecka?