AskIt: LLMを使ったソフトウェア開発のための新しいツール

今日の世界では、大規模言語モデル（LLM）がソフトウェア開発のやり方を変えつつある。これらのツールは、テキストの要約、質問への回答、コードの作成など、さまざまなタスクを実行できる。ただし、ソフトウェア開発におけるLLMの利用には独自の課題もある。開発者は、LLMを直接アプリケーションに組み込むべきか、コード生成に利用するべきかを決める必要がある。また、これらのモデルから必要な情報を得るために効果的なプロンプトを設計しなければならない。

これらの課題を解決するために、AskItという新しいツールを紹介する。AskItはLLMと一緒に作業するために特化したドメイン固有言語（DSL）で、LLMをソフトウェアプロジェクトに統合しやすくする機能を提供する。具体的には、型ガイド付きの出力制御、テンプレートベースの関数作成、LLMを使ったコード生成とアプリケーション統合を簡素化するための直感的なインターフェースがある。

#大規模言語モデルの台頭

最近の研究では、LLMの素晴らしい能力が強調されている。これらのモデルは、算数、言語翻訳、クリエイティブライティングなど、さまざまなタスクを扱うことができる。面白いことに、これらの能力は明示的には教えられず、大量の自然言語データで訓練されることで発達する。この現象は「出現能力」として知られている。

これらの能力の出現は、ソフトウェア開発にとって重要な意味を持つ。開発者は、LLMを利用して質問に答えたり、言語を翻訳したりすることができる。さらに、LLMを使ってコードを生成することもでき、多くのプログラミングタスクが簡素化される。

#LLMの統合における課題

LLMは大きな可能性を持っているが、ソフトウェア開発に統合するのはいつも簡単ではない。主な課題の一つは、モデルをアプリケーションに直接埋め込むべきか、コード生成に使うべきかを決めることだ。この方法の違いは大きく、決定した後にアプローチを変えるのが難しいことがある。

例えば、開発者が数字のリストを並べ替えたい場合、LLMを直接使ってタスクを処理するか、LLMを使って並べ替えを行うコードを生成するか、二つの選択肢がある。一度方法を選ぶと、後で変更するのは面倒だ。

もう一つの課題は、効果的なプロンプトを作ることだ。プロンプトは、LLMの出力から正しいデータを引き出すように設計されている必要がある。LLMをアプリケーションに統合する際には、モデルの応答を解析するためのコードを書く必要があり、自然言語フォーマットの応答のためにこれが難しくなることもある。

#AskItの紹介

これらの課題に対処するために、LLMと一緒に作業するために特化したドメイン固有言語、AskItを開発した。AskItは、さまざまなタスクにLLMを使用するプロセスを簡素化する統一されたプログラミングインターフェースを提供する。AskItのいくつかの主要な機能を紹介する。

#型ガイド付き出力制御

AskItでは、特定のタスクの期待される出力型を指定でき、プロンプト作成や応答解析のプロセスを簡素化する。これにより、開発者はプロンプト自体の中で望ましい出力の具体的なフォーマットを詳細に説明する必要がなくなり、LLMとのやりとりがずっと簡単になる。

#テンプレートベースの関数定義

AskItでは、事前定義されたテンプレートを使って関数を作成できる。この機能により、特定のタスクにLLMを利用する関数を簡単に構築でき、テンプレートが自動的に入力と出力を効果的に処理するための必要な構造を取り入れる。

#コード生成

AskItは、アプリケーション内でLLMを直接使用することとコードを生成することのギャップをシームレスに埋めることができる。これにより、開発者はプロンプトや関数テンプレートを変更することなく、この方法間を移行でき、時間と労力を節約できる。

#例によるプログラミング

AskItは、例によるプログラミングをサポートし、ユーザーが入力-出力ペアを提供してLLMに特定のタスクを実行させるのを助ける。これにより、開発者はモデルに自分たちの特定の使用ケースに必要なことをより良く理解させることができる。

#AskItの評価

AskItの効果を評価するために、さまざまなタスクにわたっていくつかの実験を行った。これらの実験は、AskItが従来の方法と比べてどれだけパフォーマンスが良いかを測定するために設計されている。

#一般的なタスクの実装

AskItを使用して、50の一般的なプログラミングタスクを実装した。AskItを使用した場合に生成されたコードの量と、通常必要とされるコードを比較したところ、TypeScriptとPythonの両方で大幅な削減が見られた。平均的に、AskItはTypeScriptで7.56行、Pythonで6.52行のコードを生成し、その効率性を示している。

#プロンプト生成の効率

別の実験では、既存のLLM用プロンプトをAskIt互換プロンプトに変換した。元のプロンプトの長さと生成されたAskItプロンプトの長さを比較した結果、平均して16.14%の文字数削減が見られ、AskItのプロンプト設計の簡素化能力が際立った。

#生成されたコードのパフォーマンス

AskItによって生成されたコードのパフォーマンスを評価するために、学校レベルの生徒向けに設計された高品質な数学問題からなるGSM8Kベンチマークを使用した。これらの問題を実行可能なプログラムに変換した結果、生成されたコードは非常に効率的で、LLMを直接使用した場合と比べて効果的であることが示された。

#AskItのユースケース

AskItは、さまざまなプログラミングシナリオに適用でき、その多様性とユーティリティを示している。ここでは、効果的に使用できるいくつかの例を紹介する。

#感情分析

AskItの潜在的な使用例の一つは、商品レビューに対する感情分析を行うことだ。開発者は、AskItを使用して、テキスト入力に基づいてレビューがポジティブかネガティブかを判断する関数を生成できる。

let sentiment = await ask<'positive' | 'negative'>('次のレビューの感情は何ですか："この商品は素晴らしいです！"');

このコードスニペットは、AskItが感情分析のプロセスを余分な設定なしで簡素化する様子を示している。

#データのログ記録

もう一つの可能なアプリケーションは、感情分析の結果をCSVファイルに保存するようなデータのログ記録だ。AskItを使用して、開発者は指定されたフォーマットでデータを効率的に管理する関数を作成できる。

let appendReviewToCsv = define<void>('CSVファイルのfilenameに新しい行としてレビューと感情を追加する');

この例は、AskItが異なるアプリケーションのニーズに簡単に適応できる方法を示しており、開発者が構文よりも機能性に焦点を合わせることができるようにしている。

#数学問題の解決

数学問題の解決のようなより複雑なプログラミングタスクにおいても、AskItは同様に効果的だ。開発者が変数とプロンプトを指定できるようにすることで、AskItはさまざまな数学的クエリを簡単に解決するためのアルゴリズムを生成できる。

const f = define<number, x1: number, x2: number, x3: number>('ジェームスはx1スプリントを週にx2回走り、各スプリントでx3メートル走ります。');

この柔軟性により、開発者はさまざまな数値問題を迅速かつ簡単に処理できる。

#結論

AskItは、開発者がさまざまなソフトウェアタスクのためにLLMを統合して活用する方法において重要な一歩を示している。ユーザーフレンドリーなインターフェースと強力な機能を提供することで、AskItはLLMとの対話プロセスを簡素化し、開発者が複雑さに悩まされることなくコア目標に集中できるようにする。実施された評価は、コードの長さを減少させ、プロンプト生成を簡素化し、直接回答可能なタスクとコーディング可能なタスクの両方でパフォーマンスを向上させる効果を示している。

LLMの台頭とともに、AskItのようなツールは、すべてのレベルの開発者にとってソフトウェア開発をよりアクセスしやすく、効率的にする重要な役割を果たすだろう。LLMが進化し続ける中、AskItの潜在的なアプリケーションと利点はさらに広がり、プログラミングの分野でより革新的なソリューションを切り開いていく。