大模型应用开发实战
黄佳
新加坡科研局首席研究员
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大模型应用开发实战
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07|用多步提示引导自动生成Python单元测试代码

你好,我是黄佳。
在上节课中,我们学习了提示工程的几个基本原理和技巧,例如编写清晰指令、提供参考资料、分而治之、多角度思考问题以及借助外部工具等。同时也介绍了指导大模型深入思考的思维框架的设计。这些方法可以帮助我们设计出优质的提示,充分发挥语言模型的潜力。
现在,我们进入本套课程中最具分量的解决实际问题篇。这一章节重在传递“如何利用大语言模型和自然语言编程来解决实际问题”这个思路。
这节课我们将从简单的应用入手,介绍如何运用提示工程技巧,引导大语言模型自动生成 Python 单元测试代码。

整体思路

单元测试是软件开发中的重要环节,它通过编写一系列测试用例,验证关键函数在各种情况下是否都能正常工作,从而提高代码质量,避免潜在的 bug。
传统的单元测试依赖程序员手工编写测试代码,不仅耗时耗力,而且考验开发者对边界情况的洞察力。
然而,大模型时代已经来临,而且大模型最在行的,就是处理编码和测试相关的工作。如果能借助 AI 的能力自动生成全面、严谨的单元测试,无疑可以极大地提升开发效率。
这个目标不难实现!我们可以通过巧妙地设计多步骤提示流程,来有效地引导语言模型完成这一任务。
整个过程分为解释、规划、执行三个阶段。
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  • 总结

1. 本文介绍了如何利用提示工程技巧,引导大语言模型自动生成Python单元测试代码。 2. 通过解释Python的ast模块的语法检查功能,说明了其在检查生成代码的有效性方面的作用。 3. 通过创建待测试的函数和引导GPT进行测试代码的生成的多步提示流程,详细介绍了如何利用提示工程技巧来实现这一目标。 4. 通过构造系统消息和用户消息,要求GPT解释示例函数的作用,并将这些消息发送给OpenAI的API,通过流式响应获取GPT的解释。 5. 展示了如何使用OpenAI的API和GPT-3.5模型来生成代码,并探讨了提示工程的威力以及其在软件开发场景中的应用。 6. 总结了多步骤提示技巧对于引导语言模型自动生成Python单元测试代码的重要性,以及提示工程在提高开发效率和自动生成高质量测试代码方面的潜力。 7. 提出了思考题,包括尝试使用开源模型完成类似任务、探讨多步骤提示思路在其他软件开发场景中的应用、以及对于不同能力模型的提示流程优化等问题。

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