Créer des dépôts de code à partir du langage naturel

Ces dernières années, les grands modèles de langage (LLMs) ont montré un super potentiel pour aider avec les tâches de codage. Ces modèles peuvent comprendre le langage naturel et générer du code à partir de ça. Ça a mené à l'idée d'un développement logiciel entièrement automatisé, où un dépôt de code entier peut être créé à partir d'une simple description en langage courant.

Cet article introduit une nouvelle tâche appelée Conversion du Langage Naturel en Dépôt de Code, qui vise à créer un dépôt de code complet à partir d'exigences en langage naturel. On propose un cadre simple qui décompose cette tâche en plusieurs sous-tâches, organisées dans une approche multi-niveaux.

#Le Cadre

Le cadre proposé se compose de trois parties principales :

1. Génération de la Structure du Répertoire : Cette partie crée la mise en page de base du dépôt de code, en décrivant quels fichiers et dossiers seront inclus en fonction des exigences données.

2. Génération du Croquis des Fichiers : À cette étape, un croquis de base de chaque fichier est produit. Ce croquis comprend des détails sur les fonctions qui seront dans chaque fichier mais ne remplit pas encore le code réel.

3. Implémentation des Fonctions : Enfin, cette partie remplit les détails de chaque fonction avec le code réel.

Pour évaluer notre cadre, on a utilisé une combinaison de tests automatisés et de retours manuels de participants. Les tests automatisés impliquaient l'utilisation d'un ensemble de dépôts de code réels comme références, tandis que les tests manuels incluaient un outil que les participants utilisaient pour travailler sur des projets de codage.

#Importance de la Nouvelle Tâche

À mesure que la programmation devient plus complexe, elle nécessite souvent des descriptions détaillées pour capturer toutes les fonctionnalités nécessaires d'un projet. C'est différent des tâches précédentes où des instructions plus courtes et plus simples suffisait. Donc, il y a un défi important à traduire ces descriptions plus longues et plus complexes en code structuré.

Créer un dépôt de code nécessite de comprendre non seulement des morceaux de code individuels mais aussi comment ces morceaux interagissent au sein d'un projet plus large. C'est là que notre cadre vise à briller, car il aborde cette complexité de front.

#Traiter les Défis

Pour relever le défi de transformer le langage naturel en un dépôt de code complet, on décompose le problème en parties plus petites et gérables. Plusieurs études ont montré que décomposer des tâches de codage complexes peut améliorer les résultats, surtout lors de travaux avec des spécifications de programmation.

Malgré ces avancées, les méthodes existantes ne soutiennent souvent pas bien l'entrée en langage naturel. Notre approche améliore la capacité des LLM de codage à mieux comprendre le langage naturel et à gérer les complexités impliquées dans la construction d'un dépôt structuré.

#Explication des Trois Modules

#Génération de la Structure du Répertoire

Ce premier module génère une structure de répertoire qui décrit comment le projet sera organisé. Pense à ça comme la création d'un plan pour une maison avant de la construire. Cette étape est cruciale car la mise en page peut affecter la fonctionnalité globale du code par la suite.

#Génération du Croquis des Fichiers

Après avoir établi la structure du répertoire, l'étape suivante est de décrire ce que chaque fichier va inclure. Cela se fait en créant un croquis pour chaque fichier, qui contient les noms des fonctions et les relations entre elles. Cependant, ce croquis n'inclut pas encore le code pour ces fonctions.

#Implémentation des Fonctions

Une fois les croquis complets, la dernière partie consiste à remplir le code réel pour chaque fonction. C'est là que le LLM prend les croquis et les traduit en code exécutable.

#Évaluation du Cadre

Pour déterminer comment notre cadre fonctionne bien, on a réalisé deux types d'évaluations : des tests basés sur des références et des tests basés sur des retours.

#Évaluation Basée sur des Références

Pour l'évaluation basée sur des références, on a collecté un ensemble de données de dépôts GitHub réels couvrant diverses tâches de codage. Cet ensemble de données nous a permis d'établir une norme pour comparer lors des tests de notre cadre. On a créé des métriques spécifiques pour mesurer la précision, la structure et la fonction. Ces métriques aident à quantifier à quel point les dépôts générés correspondent aux exemples du monde réel.

#Évaluation Basée sur des Retours

Dans l'évaluation basée sur les retours, on a construit un plugin pour un éditeur de code populaire, VSCode. Ce plugin a permis aux participants de s'engager dans des projets de codage pratiques, offrant des aperçus précieux sur la praticité de notre cadre. Les retours de ces utilisateurs nous ont aidés à améliorer notre modèle et à comprendre où il excelle et où il peut être amélioré.

#Résultats des Expériences

Nos expériences ont montré des résultats prometteurs. Le cadre a dépassé de manière significative d'autres modèles existants dans la génération de structures de dépôts complexes. Les participants ont rapporté que l'outil était facile à utiliser et offrait des suggestions efficaces lors du codage.

Pendant les évaluations, on a aussi comparé nos résultats avec des versions antérieures du modèle qui n'utilisaient pas l'approche multi-niveaux. Les améliorations étaient notables, surtout pour des projets plus complexes nécessitant une structure bien pensée.

#Applications Pratiques

L'objectif ultime de notre cadre est d'assister les programmeurs de tous niveaux, y compris ceux qui n'ont pas de connaissances approfondies en codage. En permettant aux utilisateurs de décrire ce qu'ils veulent en langage naturel, même ceux qui ne connaissent pas le codage peuvent potentiellement créer un logiciel fonctionnel.

Imagine une situation où quelqu'un pourrait simplement dire : “Je veux un blog où les utilisateurs peuvent s'inscrire, écrire des articles et commenter les écrits des autres,” et notre système créerait un dépôt de code entier pour soutenir cette fonctionnalité. Cette capacité pourrait révolutionner la façon dont les logiciels sont développés, rendant ça plus accessible que jamais.

#Directions Futures

Bien que les résultats soient prometteurs, il y a toujours place à l'amélioration. Un des principaux domaines sur lesquels on cherche à s'améliorer concerne la capacité du modèle à gérer des descriptions plus longues et plus complexes. On vise à l'affiner davantage pour qu'il puisse produire un code encore plus précis et fonctionnel basé sur les demandes des utilisateurs.

De plus, on explore comment ce cadre peut être appliqué à d'autres langages de programmation et types de projets. Notre focus initial a été sur Python, mais s'étendre à Java, C++, et d'autres pourrait encore élargir son applicabilité.

#Conclusion

L'utilisation de modèles de langage pour la génération de code représente un développement excitant dans le génie logiciel. La nouvelle tâche de générer des dépôts de code à partir du langage naturel permet une façon plus intuitive et accessible de développer des logiciels.

Notre cadre proposé, avec son approche multi-niveaux, adresse certaines des difficultés majeures actuellement présentes dans le domaine. En décomposant la tâche complexe en sous-tâches plus petites et gérables, on peut générer des dépôts de code efficaces qui répondent aux besoins des utilisateurs.

Alors qu'on continue à affiner nos méthodes et explorer de nouvelles avenues d'amélioration, on reste optimistes quant à l'avenir de la génération de code à travers le langage naturel. Le potentiel d'automatiser et de simplifier le développement logiciel pourrait avoir un impact durable sur notre approche du codage dans les années à venir.