एआई एजेंट के साथ प्रोग्रामिंग

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) ने हमारे प्रोग्रामिंग के तरीके को मौलिक रूप से बदल दिया है। एआई एजेंट कोड उत्पन्न कर सकते हैं, अनुकूलित कर सकते हैं और डिबगिंग में भी सहायता कर सकते हैं। फिर भी, एआई के साथ काम करते समय प्रोग्रामर को कुछ सीमाओं को ध्यान में रखना चाहिए।

क्रम और दोहराव के साथ समस्याएं

एआई एजेंटों को कोड के सही क्रम में कठिनाई होती है। उदाहरण के लिए, वे किसी फ़ाइल के अंत में आरंभीकरण (initializations) रख सकते हैं, जिससे रनटाइम त्रुटियाँ होती हैं। इसके अलावा, एआई बिना किसी हिचकिचाहट के किसी प्रोजेक्ट के भीतर एक ही क्लास या फ़ंक्शन के कई संस्करणों को परिभाषित कर सकता है, जिससे टकराव और भ्रम पैदा होता है।

मेमोरी और प्रोजेक्ट संरचना वाला एक कोड प्लेटफॉर्म मदद करता है

इसका एक समाधान ऐसे एआई कोड प्लेटफॉर्म का उपयोग करना है जो मेमोरी और प्रोजेक्ट संरचनाओं का प्रबंधन कर सकें। यह जटिल परियोजनाओं में निरंतरता बनाए रखने में मदद करता है। दुर्भाग्य से, इन सुविधाओं को हमेशा लगातार लागू नहीं किया जाता है। इसके परिणामस्वरूप, एआई प्रोजेक्ट की सुसंगतता खो सकता है और प्रोग्रामिंग के दौरान अवांछित दोहराव या गलत निर्भरताएँ पेश कर सकता है।

अधिकांश एआई कोडिंग प्लेटफॉर्म तथाकथित 'टूल्स' के साथ काम करते हैं जिन्हें लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) कॉल कर सकता है। वे टूल्स एक खुले मानक प्रोटोकॉल (MCP) पर आधारित होते हैं। इसलिए, विज़ुअल स्टूडियो कोड जैसे आईडीई को एआई कोडिंग एजेंट से जोड़ना संभव है। वैकल्पिक रूप से, आप स्थानीय रूप से एक एलएलएम स्थापित कर सकते हैं लामा और ओलामा चुनें एमसीपी सर्वर जिसके साथ एकीकृत करना है। मॉडल यहाँ पाए जा सकते हैं हगिंगफेस.

आईडीई एक्सटेंशन अपरिहार्य हैं

एआई-जनित कोड को बेहतर ढंग से प्रबंधित करने के लिए, डेवलपर्स कोड की शुद्धता की निगरानी करने वाले IDE एक्सटेंशन का उपयोग कर सकते हैं। लिंटर्स, टाइप चेकर्स और उन्नत कोड विश्लेषण टूल जैसे उपकरण त्रुटियों का शीघ्र पता लगाने और उन्हें ठीक करने में मदद करते हैं। वे गुणवत्ता और स्थिरता सुनिश्चित करने के लिए एआई-जनित कोड के लिए एक आवश्यक पूरक हैं।

एपीआई में संदर्भ और भूमिका: बार-बार होने वाली त्रुटियों का कारण

एआई एजेंटों द्वारा त्रुटियों को दोहराते रहने के मुख्य कारणों में से एक यह है कि एआई एपीआई की व्याख्या कैसे करता है। प्रभावी कोड उत्पन्न करने के लिए एआई मॉडल को संदर्भ और एक स्पष्ट भूमिका विवरण की आवश्यकता होती है। इसका मतलब है कि प्रॉम्प्ट पूर्ण होने चाहिए: उनमें न केवल कार्यात्मक आवश्यकताएं शामिल होनी चाहिए, बल्कि अपेक्षित परिणाम और बाधाओं को भी स्पष्ट रूप से बताना चाहिए। इसे आसान बनाने के लिए, आप प्रॉम्प्ट को मानक प्रारूप (MDC) में सहेज सकते हैं और उन्हें एआई को डिफ़ॉल्ट रूप से भेज सकते हैं। यह विशेष रूप से आपके द्वारा उपयोग किए जाने वाले सामान्य प्रोग्रामिंग नियमों और आपके प्रोजेक्ट की कार्यात्मक और तकनीकी आवश्यकताओं और संरचना के लिए उपयोगी है।

FAISS और LangChain जैसे उपकरण मदद करते हैं

जैसे उत्पाद फैस और लैंगचेन एआई को संदर्भ के साथ बेहतर ढंग से निपटने में मदद करने के लिए समाधान प्रदान करते हैं। उदाहरण के लिए, FAISS प्रासंगिक कोड स्निपेट की कुशल खोज और पुनर्प्राप्ति में मदद करता है, जबकि LangChain एआई-जनित कोड की संरचना और एक बड़े प्रोजेक्ट के भीतर संदर्भ बनाए रखने में मदद करता है। लेकिन यहां भी, आप वैकल्पिक रूप से RAC डेटाबेस के साथ इसे स्थानीय रूप से सेट कर सकते हैं।

निष्कर्ष: उपयोगी, लेकिन अभी तक स्वतंत्र नहीं

एआई प्रोग्रामर के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है और विकास प्रक्रियाओं में तेजी लाने में मदद कर सकता है। फिर भी, यह अभी तक मानवीय हस्तक्षेप के बिना स्वतंत्र रूप से एक अधिक जटिल कोडबेस को डिजाइन और बनाने में सक्षम नहीं है। प्रोग्रामर को एआई को एक सहायक के रूप में देखना चाहिए जो कार्यों को स्वचालित कर सकता है और विचार उत्पन्न कर सकता है, लेकिन जिसे अच्छे परिणाम प्राप्त करने के लिए अभी भी मार्गदर्शन और सुधार की आवश्यकता है।

लेना संपर्क विकास परिवेश स्थापित करने में मदद करने के लिए ताकि टीमें विकास परिवेश से अधिकतम लाभ उठा सकें और कोड लिखने और डिबगिंग के बजाय आवश्यकताओं के इंजीनियरिंग और डिजाइन पर अधिक ध्यान केंद्रित कर सकें।