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, उसे अनुकूलित कर सकते हैं, और डीबगिंग 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 की समस्याएँ

एआई एजेंटों को कोड के सही क्रम में कठिनाई होती है। उदाहरण के लिए, वे 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 प्लेटफ़ॉर्म मदद करता है

इसका एक समाधान एआई-कोड प्लेटफॉर्म का उपयोग करना है जो मेमोरी और प्रोजेक्ट संरचनाओं का प्रबंधन कर सकते हैं। 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 ओपन स्टैंडर्ड प्रोटोकॉल (MCP) पर आधारित होते हैं। इसलिए, विज़ुअल स्टूडियो कोड जैसे IDE को एआई कोडिंग एजेंट से जोड़ना संभव है। वैकल्पिक रूप से, आप स्थानीय रूप से एक LLM स्थापित कर सकते हैं जिसके साथ लामा और ओलामा चुनें और आप एक एमसीपी सर्वर के साथ एकीकृत करने के लिए। मॉडल यहां पाए जा सकते हैं हगिंगफेस.

IDE एक्सटेंशन अपरिहार्य हैं

एआई-जनरेटेड कोड को बेहतर ढंग से प्रबंधित करने के लिए, डेवलपर्स कोड की शुद्धता की निगरानी करने वाले आईडीई 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-जनरेटेड कोड के लिए एक आवश्यक पूरक हैं।

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

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 सीमा शर्तों को भी स्पष्ट रूप से बताना चाहिए। इसे आसान बनाने के लिए, आप प्रॉम्प्ट को मानक प्रारूप (एमडीसी) में सहेज सकते हैं और उन्हें एआई को डिफ़ॉल्ट रूप से भेज सकते हैं। यह विशेष रूप से उन सामान्य प्रोग्रामिंग नियमों के लिए उपयोगी है जिनका आप पालन करते हैं, साथ ही कार्यात्मक और तकनीकी आवश्यकताओं और आपकी परियोजना की संरचना के लिए भी उपयोगी है।

FAISS और LangChain जैसे उपकरण मदद करते हैं

जैसे उत्पाद फेइस 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 कुशलता से खोज और पुनर्प्राप्ति में मदद करता है, जबकि LangChain एआई-जनरेटेड कोड को संरचित करने और एक बड़ी परियोजना के भीतर संदर्भ बनाए रखने में मदद करता है। लेकिन यहां भी, आप वैकल्पिक रूप से इसे स्थानीय रूप से आरएसी डेटाबेस के साथ स्थापित 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 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।

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