LLM (Large Language Models) per un miglior apprendimento dello sviluppatore del tuo prodotto

LLM per un miglior apprendimento dello sviluppatore del tuo prodotto

Sviluppare un prodotto tecnologico non riguarda solo la codifica e la distribuzione. Riguarda anche il percorso di apprendimento che va nella costruzione e nell’utilizzo dello stesso. In particolare, se si dispone di un prodotto orientato agli sviluppatori, si tratta di garantire che gli sviluppatori comprendano il vostro prodotto a un livello profondo attraverso la documentazione, i tutorial e le guide su come fare, migliorando sia le proprie competenze che la qualità del lavoro che producono. Oggi l’IA non solo può generare documentazione dal codice, ma rende anche facile trovare informazioni specifiche o rispondere a domande sul vostro prodotto utilizzando un chatbot per una migliore esperienza degli sviluppatori. È un cambiamento di vita per chi si occupa della manutenzione della documentazione di questi progetti.

Questo articolo esplora come gli LLM (Large Language Models) e le app LLM possono essere utilizzate per un’efficace ed efficiente formazione degli sviluppatori, che può aumentare l’utilizzo del vostro prodotto.

Comprensione dei Modelli di Lingua Estesi

Permettete di fare un breve ripasso di cosa siano i Modelli di Lingua Estesi. Gli LLM sono come dei programmi informatici intelligenti che sono molto bravi a capire il linguaggio. Sono modelli di intelligenza artificiale addestrati su grandi quantità di dati testuali. Gli LLM utilizzano questa capacità di comprensione per svolgere diverse attività, come creare contenuti, cercare informazioni, chattare o aiutare ad organizzare i dati.

Per far sì che un LLM svolga un compito specifico, un utente gli fornisce uno o più input attraverso un’applicazione, chiamata App LLM. Questi input possono essere una domanda, un comando, una descrizione o un altro pezzo di testo. Dopo aver ricevuto l’input, l’LLM decide quali informazioni restituire all’utente. L’applicazione utilizza quindi queste informazioni per generare una risposta, che potrebbe essere una risposta o un contenuto appena creato.

• Ulteriori relatori annunciati per ODSC APAC 2023
• Incontra WebAgent il nuovo LLM di DeepMind che segue le istruzioni e completa compiti sui siti web
• NLP Moderno Una panoramica dettagliata. Parte 4 Gli ultimi sviluppi

Figura 1: Modello fondamentale, Fonte: Guida Completa agli LLM 2023

Dal punto di vista tecnico, gli LLM sono un tipo specifico di rete neurale profonda che viene principalmente addestrata sul testo, anche se alcuni utilizzano anche immagini, video o suoni. Sono molto robusti e adattabili in termini di ciò che possono fare, motivo per cui vengono utilizzati in così tante aree diverse. Adesso molte persone hanno sentito parlare di alcuni degli LLM più famosi e delle app che alimentano, come ChatGPT e DALL-E.

Sfide Chiave Risolvibili dalle App LLM nell’Apprendimento degli Sviluppatori

Quando gli sviluppatori devono comprendere una nuova API, libreria, framework o un altro strumento per sviluppatori, consultano prima qualsiasi tipo di documentazione. Questa è una mappa del prodotto che fornisce istruzioni su come utilizzare questi strumenti con successo. Può essere difficile produrre una documentazione chiara, dettagliata e accessibile, ma farlo può prevenire fraintendimenti, uso improprio e, in definitiva, la perdita di potenziali utenti. Una documentazione eccessivamente tecnica può essere inaccessibile per gli sviluppatori meno esperti, mentre una documentazione eccessivamente semplificata può omettere dettagli importanti.

Terminologia, struttura o formato incoerenti possono confondere i lettori e rendere la documentazione più difficile da seguire, o anche la migliore documentazione è inutile se gli sviluppatori non riescono a trovarla. Una documentazione male organizzata o difficile da navigare può rendere la ricerca delle informazioni necessarie un compito scoraggiante. In questo contesto, le sfide chiave che un’app LLM può risolvere sono l’incoerenza e la reperibilità. Vediamo quali risultati è possibile ottenere utilizzando l’app LLM nell’apprendimento degli sviluppatori nelle prossime sezioni.

LLM nell’Apprendimento degli Sviluppatori

Apprendimento Contestuale

Gli LLM possono rivoluzionare il modo in cui gli sviluppatori apprendono il vostro prodotto. Poiché gli LLM sono contestuali, possono fornire risposte pertinenti e personalizzate in base alle informazioni fornite loro. Quando integrati in una piattaforma di apprendimento come la documentazione, questi modelli possono fornire spiegazioni contestuali su richiesta su varie funzionalità e caratteristiche del vostro prodotto. Possono essenzialmente fornire un tutor virtuale su richiesta per gli sviluppatori, offrendo loro le informazioni di cui hanno bisogno esattamente quando ne hanno bisogno.

Documentazione Interattiva

La documentazione tradizionale può essere statica, difficile da navigare e non molto user-friendly. Gli LLM possono essere utilizzati per creare documentazione interattiva e dinamica che risponde alle domande degli sviluppatori in tempo reale. Gli sviluppatori possono fare domande specifiche sul vostro prodotto e il modello di linguaggio può generare risposte al volo, semplificando il processo di apprendimento.

Ad esempio, gli ingegneri di Pathway hanno costruito un chatbot per rispondere alle domande sulla documentazione di Pathway in tempo reale e potete chiedere all’assistente del bot su Discord come funziona.

Apprendimento continuo

L’industria tecnologica è caratterizzata da un cambiamento e un’evoluzione continui, il che significa che la documentazione è soggetta a modifiche regolari e gli sviluppatori potrebbero perdere importanti modifiche nella documentazione che potrebbero portare a una configurazione errata del codice (ad esempio, modifiche alle API) o potrebbero persino finire per utilizzare il progetto in modo errato. D’altra parte, il bot basato su LLM può rilevare automaticamente eventuali modifiche nella directory dei documenti e aggiornare di conseguenza l’indice vettoriale. Questa reattività in tempo reale garantisce che le risposte dell’app siano sempre basate sulle informazioni più recenti e pertinenti disponibili sul sito web.

Generazione e revisione del codice

Gli LLM possono generare e revisionare il codice, rendendoli un ottimo strumento di apprendimento per gli sviluppatori. Gli sviluppatori possono inserire il loro codice e il modello di linguaggio può suggerire miglioramenti, individuare errori o addirittura generare nuovi frammenti di codice. Questo offre un modo pratico e concreto per gli sviluppatori di apprendere gli aspetti tecnici del vostro prodotto. Ciò può essere utile per i responsabili di progetti open-source, in cui diverse contribuzioni di codice potrebbero provenire dalla comunità e di solito i nuovi contributori hanno bisogno di assistenza nella scrittura di determinati tipi di codice. Gli LLM possono revisionare il codice e individuare potenziali bug o errori, rendendo il processo di controllo della qualità più efficiente. Ciò aiuta i contributori fornendo un feedback immediato e riducendo il tempo tra la presentazione del codice e l’accettazione.

Implementazione di LLM

Utilizzando l’App LLM come quella offerta da un progetto open-source come Pathway, è anche possibile integrare facilmente le capacità sopra menzionate nella piattaforma di documentazione. Come affermano, la soluzione attuale può affrontare le sfide chiave esistenti nell’implementazione delle applicazioni LLM e nell’ambiguità delle lingue naturali che abbiamo riscontrato. L’architettura dell’app LLM si basa su un archivio di documenti aziendali esistente – non vengono creati copie su disco e non è necessario alcun database vettoriale. Per una completa esplorazione del codice sottostante dell’app, visitate il repository GitHub su llm-app.

Conclusioni

Una documentazione efficace (avvio rapido, guide pratiche o tutorial) è necessaria per il successo dei prodotti orientati agli sviluppatori. Sebbene la creazione di tale documentazione comporti le proprie sfide, affrontare questi problemi con l’uso dell’App LLM moderna può portare a una migliore esperienza utente, un miglior adozione del prodotto e, in definitiva, sviluppatori più soddisfatti.