एआई एजेंट के साथ प्रोग्रामिंग

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) ने हमारे कोड लिखने के तरीके को मौलिक रूप से बदल दिया है। AI एजेंट कोड उत्पन्न कर सकते हैं, उसे अनुकूलित कर सकते हैं, और डिबगिंग में भी सहायता कर सकते हैं। फिर भी, AI 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 एक 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 स्थिरता बनाए रखने में मदद करता है। दुर्भाग्य से, इन सुविधाओं का हमेशा लगातार उपयोग नहीं किया जाता है। इसके परिणामस्वरूप, प्रोग्रामिंग के दौरान एआई परियोजना की सुसंगतता खो सकता है और अवांछित डुप्लिकेट 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 उपकरण एक खुले मानक प्रोटोकॉल (MCP) पर आधारित हैं। इसलिए, विज़ुअल कोड जैसे IDE को एआई कोडिंग एजेंट से जोड़ना संभव है। वैकल्पिक रूप से, आप स्थानीय रूप से एक LLM स्थापित कर सकते हैं लामा या ओलामा (ollama) और एक को चुनें एमसीपी सर्वर के साथ एकीकृत करने के लिए। मॉडल पर पाए जा सकते हैं हगिंगफेस.

IDE एक्सटेंशन अपरिहार्य हैं

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

दोहराए जाने वाले त्रुटियों का कारण: API में संदर्भ और भूमिका

एआई एजेंटों द्वारा त्रुटियों को दोहराते रहने के मुख्य कारणों में से एक यह है कि वे एआई एपीआई की व्याख्या कैसे करते हैं। 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 सुविधाजनक बनाने के लिए, आप प्रॉम्प्ट को मानक प्रारूप (MDC) में सहेज सकते हैं और उन्हें एआई को डिफ़ॉल्ट रूप से भेज सकते हैं। यह उन सामान्य प्रोग्रामिंग नियमों के लिए विशेष रूप से उपयोगी है जिनका आप पालन करते हैं, साथ ही कार्यात्मक और तकनीकी आवश्यकताओं और आपकी परियोजना की संरचना के लिए भी।

FAISS और LangChain जैसे उपकरण मदद करते हैं

जैसे उत्पाद FAISS 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-जनरेटेड कोड की संरचना और एक बड़ी परियोजना के भीतर संदर्भ बनाए रखने में मदद करता है। लेकिन यहां भी, आप वैकल्पिक रूप से इसे आरएसी डेटाबेस के साथ 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 मानवीय नियंत्रण के बिना स्वतंत्र रूप से एक जटिल कोडबेस को डिजाइन और बनाने में अभी तक 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।

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