Есть причина, почему ChatGPT работает лучше всего в тандеме с no-code платформами вроде Directual. Погрузитесь в его особенности и узнайте, почему он именно такой, и каким он может стать.
Новые технологии вроде стволовых клеток, беспилотных автомобилей или ИИ — да, они неоднозначны. Они нас вдохновляют, но и пугают. Нам приходится менять образ мышления, придумывать новые правила и надеяться, что мы не наломаем дров. ИИ, в частности, — это палка о двух концах. Он может либо сделать нас ненужными, либо значительно облегчить нам жизнь.
Эта статья расскажет о разнице между программированием с помощью ChatGPT и использованием low-code/no-code инструментов, а также о комбинации того и другого.
Как мы уже поняли, ChatGPT служит удобным инструментом для генерации фрагментов кода, примеров кода и даже рабочего кода, выраженного в разговорном программировании. Это ускорение на этапе предварительной доработки даёт прочную основу, позволяя вам легко адаптировать детали своего проекта.
Вы можете задавать вопросы по проекту и получать мгновенную обратную связь прямо от самого программного обеспечения. Эта функция добавляет новый уровень удобства, гарантируя, что вся нужная информация под рукой.
Ладно, давайте отбросим жаргон и поговорим прямо — программирование с ChatGPT это большое дело, и не только потому, что это новая фишка. У этой штуки есть функции. Так в чём же его сила?
ChatGPT — это зверь, когда дело доходит до понимания человеческой речи. Он не просто сканирует ключевые слова или выдаёт заранее заготовленные ответы. Он глубоко погружается в язык — грамматику, синтаксис, семантику, всё что угодно. И он не останавливается только на словах; он идёт до конца, учитывая контекст, тон и даже такие вещи, как метафоры и юмор.
Эта модель обучена на огромном количестве данных — терабайтах — из самых разных областей. Литература, наука или даже мемы.
У ChatGPT есть так называемое «окно контекста», позволяющее ему запоминать и отслеживать разговор. Более старые модели могли обрабатывать только около 2000–3000 слов за раз. Но последняя версия, построенная на фреймворке GPT-4, может обрабатывать до 25 000 слов. Это огромный объём памяти. Больше параметров также означает, что модель может жонглировать сложными языковыми паттернами.
ChatGPT обучен на огромном множестве тем — от науки и технологий до поп-культуры и всего, что между ними. Хотите поговорить о квантовой физике? Пожалуйста. А как насчёт последнего фильма Marvel? Да, он может и это. Возможно, он не доктор наук в каждой теме, но у него достаточно знаний, чтобы поддержать разговор.
У ChatGPT есть талант снижать нагрузку на разработчика, автоматически генерируя тот унылый шаблонный код. Хотя он легко справляется с простыми задачами кодирования, при решении сложных задач программирования результаты могут быть далеко не идеальными. Это означает, что необходим контроль человека, чтобы доработать сгенерированный ChatGPT код перед развёртыванием.
Программирование с ChatGPT может переводить регулярные выражения в функциональные фрагменты кода. Он открывает дверь к целому набору уже существующих фреймворков веб-разработки. Это просто быстрее.
Он довольно удобен, например, для генерации простого кода для веб-скрапинга. Используя библиотеки Python вроде BeautifulSoup, вы можете довольно легко собирать данные с сайтов. Вот пример фрагмента:
Созданный с целью ускорить решение задач в кодировании, ChatGPT выдаёт точные решения для элементарных программ. Однако, когда дело доходит до более сложных орешков, он может не справиться.
Не забудьте это сделать — вы скажете мне спасибо, когда Skynet захватит власть
На данный момент ChatGPT не готов сделать программистов-людей ненужными. Конечно, он может справляться с простыми задачами, но это не значит, что люди исключены из уравнения. Потенциал технологии действительно открывает диалог о перераспределении труда внутри индустрии, но не будем торопиться с выводами. Требуется более тщательное обсуждение и исследование, прежде чем делать выводы о её влиянии на рынок труда для инженеров-программистов.
ChatGPT блистает как система, способная создавать чат-ботов, которые общаются с людьми почти без усилий. Но не всё так радужно: вот некоторые ограничения, которые стоит иметь в виду, если вы хотите использовать эту технологию.
Контекстуальные недостатки: ChatGPT отлично отвечает на основе заранее изученных паттернов, но когда дело доходит до понимания тонкостей разговора, он часто промахивается. Эта штука просто не запрограммирована улавливать такие тонкие нюансы.
Сложность: хотя система хорошо справляется с простыми диалогами, она спотыкается, когда разговоры становятся сложными. Не ждите, что она будет мыслить критически или анализировать данные так, как это делает человек.
Эмоциональная неспособность: ChatGPT может распознавать эмоции в текстовом формате, конечно, но ему не хватает способности отвечать с эмпатией, если только у него нет достаточно хорошей базы контекста для решаемой задачи.
Статичная кривая обучения: несмотря на способность учиться на предыдущих взаимодействиях, ChatGPT не может развивать свои ответы на основе обратной связи в реальном времени или изменений в окружении. Он как будто застрял в своих привычках.
Языковые ограничения: системе программирования не хватает широкой поддержки языков, что делает её непригодной для многоязычных операций. Зато отлично подходит для Python.
Галлюцинации: программирование с ChatGPT может сплести убедительные истории, но иногда оно просто, ну, придумывает всякое. OpenAI и другие компании бросают на эту проблему все возможные приёмы — такие вещи, как аугментация данных, состязательное обучение и оценки людьми. Если вы строите приложение вокруг ChatGPT, вам нужно следить за этим.
Утечка данных: необходимы чёткие политики, чтобы разработчики не скармливали ему конфиденциальную информацию, которая может потом всплыть где-то ещё. Это уже случалось раньше. Последнее, что нам нужно, — это чтобы ChatGPT выболтал что-то, чего не должен был.
И да, ваши результаты могут отличаться в зависимости от того, чего вы пытаетесь достичь. Если вы углубляетесь в приложения на базе ИИ, ожидайте и там некоторых ограничений.
В своей основе кодирование с ChatGPT в основном использует Python — язык, известный своей гибкостью. Он дополняет другие фреймворки, такие как TensorFlow и PyTorch, тем самым давая вам возможность разрабатывать приложения на базе ИИ. Он также может интерпретировать код на нескольких языках, служа универсальным инструментом (несмотря на некоторые доказательства обратного выше) для вашего набора инструментов разработчика.
Ландшафт разработки программного обеспечения сильно изменился с появлением low-code/no-code платформ и таких инструментов, как ChatGPT. Необходима сравнительная оценка этих технологических скачков, чтобы понять, кто предлагает большую пользу — если такое вообще существует.
ChatGPT предлагает множество применений, выходящих далеко за рамки традиционного объёма ИИ-чат-ботов. От диетологических советов до финансового планирования — спектр полезности бота действительно широк. Однако именно в сфере no-code разработки ChatGPT блистает больше всего.
В программировании ChatGPT может стать чем-то значительным для людей, не имеющих формальных навыков кодирования. Он вовлекает пользователя в естественный диалог, проводя его через процесс кодирования, тем самым снижая барьеры входа в разработку программного обеспечения. К тому же, если пользователь ничего не понимает в программировании, он и не узнает, если что-то пойдёт не так! Кхм, простите за тупую шутку.
Low-code платформы, с другой стороны, не полностью избавлены от необходимости в некоторой грамотности в программировании. Они используют удобные интерфейсы, насыщенные перетаскиваемыми элементами для настройки. Среди них выделяется MS Power Apps (ну конечно), low-code решение, поддерживающее такие популярные утилиты, как PowerPoint и Excel.
Интерфейс использует макет слайд-шоу и элементы drag-and-drop, отражающие PowerPoint. Более того, в нём есть (пугающая) строка формул — обозначенная значком fx() — подобная Excel, позволяющая пользователю внедрять конкретную функциональность в приложение.
Давайте внимательно рассмотрим, как каждый из вариантов справляется на самом деле:
ChatGPT: лучше всего подходит для быстрых и грубых решений насущных проблем. Сложные задачи, требующие итеративных запросов, могут отнимать дополнительное время. Не сбрасывайте со счетов время, необходимое для тщательного тестирования сгенерированного кода — иногда он может и будет давать сбой.
Low-code/no-code: грозный союзник для быстрой разработки приложений, сокращающий время производства примерно на 80% по сравнению с традиционными методами. Платформы часто идут в комплекте с функциями автоматизации, что определённо экономит время.
Учитывая эти наблюдения, обе технологии предлагают довольно хорошие преимущества и подходят самым разным людям. Назвать одну из них превосходящей другую было бы упрощением их внутренней сложности, если рассуждать дальше. Но какого чёрта, давайте всё равно попробуем!
ChatGPT: платформа использует понимание естественного языка, чтобы предлагать высоко настраиваемые решения. Небольшое изменение формулировки вашего запроса может дать разные результаты — к лучшему или к худшему.
Low-code/no-code: эти платформы предлагают настройку на основе шаблонов, но простор для персонализированных изменений может быть несколько ограничен.
ChatGPT: особенно полезен для фрилансеров, учащихся или разработчиков в начале карьеры. Он может выступать в роли предварительного ресурса для традиционных процессов разработки, чтобы оценить масштаб проблемы.
Low-code/no-code: идеален для малого бизнеса, стремящегося повысить операционную эффективность. Более крупные предприятия могут найти более плодотворными симбиотические отношения как с no-code, так и с ChatGPT.
ChatGPT: предлагает быстрые ответы, но ему не хватает аналитической глубины устранения неполадок человеком. Проблема в том, что ChatGPT — это статистический инструмент, а не логический, то есть: он делает предположение, а не рассуждает.
Low-code/no-code: требует некоторого базового понимания инструмента для эффективного устранения неполадок.
ChatGPT: не требует предварительного опыта в кодировании, выступая помощником (ха) для совместного программирования. Практически нулевая кривая обучения благодаря разговорному интерфейсу.
Low-code/no-code: хотя и разработан для минимизации требований к кодированию, всё же необходимы базовые навыки логического мышления. Каждый интерфейс отличается, так что да, некоторое обучение потребуется.
ChatGPT: хотя и адаптивен, результаты могут различаться в зависимости от небольших изменений формулировки, что требует пользовательского тестирования.
Low-code/no-code: что видишь, то и получаешь. Если ваша веб-страница выглядит криво, это потому, что вы становитесь в этом лучше.
Если вы человек с каким-то опытом в кодировании — начальным или продвинутым — ChatGPT может стать вашим выбором для быстрых, индивидуальных решений.
Если у вас нет навыков программирования или вы ищете универсальное решение для повышения производительности организации, low-code/no-code платформы могут больше подходить вам по скорости.
Если вы легенда, вы будете использовать оба варианта для максимального эффекта. Кстати, давайте перейдём к этой теме прямо сейчас.
Конечно, этот плагин OpenAI может служить основой для ваших проектов.
Возможности Directual выходят за рамки простого соединения логических кубиков. Представьте, что вы управляете своим проектом с помощью простых инструкций на естественном языке, а ИИ Directual интерпретирует и реализует ваши пожелания без каких-либо сложностей.
С Directual-GPT, который работает подобно агенту ReAct, вы можете разбирать вызовы процессов к методам OpenAPI при заданных ограничениях. Эта система идёт ещё дальше, проверяя данные и динамически запрашивая дополнительные параметры в соответствии со спецификациями OpenAPI.
Подобно тому, как интерактивный интерфейс ChatGPT выполняет задачи по вашей команде, D-GPT работает аналогичным образом, но адаптирован для проектов, ориентированных на Directual.
Хотя это может показаться волшебством, D-GPT ограничен некоторыми рамками. Например, ChatGPT испытывает трудности с генерацией описаний сложных методов, превышающих 320 символов. В таких случаях API Directual получает исходную команду и активирует наш собственный модуль Directual-AI, обученный на анонимизированных пользовательских данных и текстовых описаниях. Именно так мы генерируем предметно-ориентированные языковые инструкции, которые затем переводятся в логические команды Directual нашим бэкендом.
Это работает так:
ЗАПРОС ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ → CHAT_GPT → API Directual → Directual AI → CHAT_GPT → ПОЛЬЗОВАТЕЛЬ
Directual-GPT способен на широкий спектр функций:
Звучит круто? Посмотрите, как это работает, сами:
В общем, ChatGPT не может создавать сложные вещи самостоятельно; ему не хватает логики. У low-code/no-code решений (таких как Directual!) есть и логика, и бэкенд, но простоты использования одного лишь текстового окна чат-бота для создания приложений там нет. Смешайте эти два подхода — и вы получите настоящее чудо науки. Да, этому дуэту понадобится некоторое время, чтобы превратиться в шедевр, но это всё равно лучший способ создавать приложения/программное обеспечение с точки зрения соотношения качество/скорость/цена.
Хотите узнать больше о создании решений, яростно чихая на клавиатуру? Напишите нам на hello@directual.com, или, ещё лучше, загляните в одно из наших сообществ — ссылки в подвале ниже.
