LLM (Large Language Models) pour une meilleure compréhension du produit par les développeurs

LLM pour une meilleure compréhension du produit par les développeurs.

Développer un produit technologique ne se résume pas seulement à la programmation et au déploiement. C’est aussi un parcours d’apprentissage qui consiste à le construire et à l’utiliser. Surtout, si vous avez un produit axé sur les développeurs, il s’agit de veiller à ce que les développeurs comprennent votre produit en profondeur grâce à la documentation, aux tutoriels et aux guides pratiques, améliorant ainsi à la fois leurs compétences et la qualité du travail qu’ils produisent. De nos jours, l’IA peut non seulement générer des documents à partir du code, mais aussi faciliter la recherche d’informations spécifiques ou répondre aux questions sur votre produit à l’aide d’un chatbot pour une meilleure expérience de développement. C’est une véritable révolution pour les responsables de la documentation de ces projets.

Cet article explore comment les grands modèles de langage (LLMs) et les applications LLM peuvent être exploités pour une éducation des développeurs efficace et efficiente, ce qui peut augmenter l’utilisation de votre produit.

Comprendre les grands modèles de langage

Récapitulons rapidement ce qu’est un grand modèle de langage. Les LLM sont comme des programmes informatiques intelligents qui comprennent très bien le langage. Ce sont des modèles d’IA entraînés sur de vastes quantités de données textuelles. Les LLM utilisent cette compréhension pour effectuer différentes tâches telles que la création de contenu, la recherche d’informations, la conversation ou l’aide à l’organisation de vos données.

Pour amener un LLM à effectuer une tâche spécifique, un utilisateur lui donne une ou plusieurs instructions via une application appelée LLM App. Ces instructions peuvent être une question, une commande, une description ou tout autre morceau de texte. Après avoir reçu l’instruction, le LLM décide des informations à renvoyer à l’utilisateur. L’application utilise ensuite ces informations pour formuler une réponse, qui peut être une réponse à une question ou du contenu nouvellement créé.

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Figure 1 : Modèle fondamental, Source : Guide complet des LLM 2023

D’un point de vue technique, les LLM sont un type spécifique de réseau de neurones profonds principalement entraînés sur du texte, bien que certains utilisent également des images, des vidéos ou des sons. Ils sont très robustes et adaptables en termes de ce qu’ils peuvent faire, c’est pourquoi ils sont utilisés dans de nombreux domaines différents. À présent, de nombreuses personnes ont entendu parler de certains des LLM les plus célèbres et des applications qu’ils alimentent, comme ChatGPT et DALL-E.

Principaux défis que les applications LLM peuvent résoudre dans l’apprentissage des développeurs

Quand les développeurs doivent comprendre une nouvelle API, une bibliothèque, un framework ou tout autre outil de développement, ils consultent d’abord tout type de documentation. C’est une feuille de route du produit qui fournit des instructions sur la manière d’utiliser ces outils avec succès. Il peut être difficile de produire une documentation claire, détaillée et accessible, mais le faire peut éviter les malentendus, les erreurs d’utilisation et, en fin de compte, la perte d’utilisateurs potentiels. Une documentation trop technique peut être inaccessible aux développeurs moins expérimentés, tandis qu’une documentation trop simplifiée peut omettre des détails importants.

Une terminologie, une structure ou un format incohérents peuvent dérouter les lecteurs et rendre la documentation plus difficile à suivre, voire la meilleure documentation est inutile si les développeurs ne peuvent pas la trouver. Une documentation mal organisée ou difficile à naviguer peut rendre la recherche des informations nécessaires une tâche ardue. Dans ce contexte, les principaux défis qu’une application LLM peut résoudre sont l’incohérence et la découvrabilité. Comprenez ce que vous pouvez accomplir en utilisant l’application LLM dans l’apprentissage des développeurs dans les prochaines sections.

LLMs dans l’apprentissage des développeurs

Apprentissage contextuel

Les LLMs peuvent révolutionner la façon dont les développeurs apprennent votre produit. Parce que les LLMs sont sensibles au contexte, ils peuvent fournir des réponses pertinentes et personnalisées en fonction des informations qui leur sont fournies. Lorsqu’ils sont intégrés à une plateforme d’apprentissage telle que la documentation, ces modèles peuvent fournir des explications contextuelles à la demande sur les différentes fonctionnalités de votre produit. Ils peuvent essentiellement fournir un tuteur virtuel à la demande pour les développeurs, leur offrant les informations dont ils ont besoin au moment précis où ils en ont besoin.

Documentation interactive

La documentation traditionnelle peut être statique, difficile à naviguer et peu conviviale. Les LLMs peuvent être utilisés pour créer une documentation interactive et dynamique qui répond aux questions des développeurs en temps réel. Les développeurs peuvent poser des questions spécifiques sur votre produit, et le modèle de langage peut générer des réponses instantanées, simplifiant ainsi le processus d’apprentissage.

Par exemple, les ingénieurs de Pathway ont créé un chatbot pour répondre en temps réel aux questions sur la documentation de Pathway, et vous pouvez demander à l’assistant bot sur Discord comment cela fonctionne.

Apprentissage continu

L’industrie de la technologie est marquée par un changement et une évolution continus, ce qui signifie que les documents sont sujets à des changements réguliers et que les développeurs peuvent passer à côté de changements importants dans les documents qui pourraient entraîner une mauvaise configuration du code (par exemple, un changement dans les API) ou même qu’ils pourraient finir par utiliser le projet. D’autre part, le bot basé sur LLM peut détecter automatiquement tous les changements dans le répertoire de documents et mettre à jour l’index vectoriel en conséquence. Cette réactivité en temps réel garantit que les réponses de l’application sont toujours basées sur les informations les plus récentes et les plus pertinentes disponibles sur le site web.

Génération de code et révision

Les LLM peuvent générer et réviser du code, ce qui en fait un excellent outil d’apprentissage pour les développeurs. Les développeurs peuvent entrer leur code et le modèle de langage peut suggérer des améliorations, détecter des bugs ou même générer de nouveaux extraits de code. Cela offre aux développeurs un moyen pratique et pratique d’en apprendre davantage sur les aspects techniques de votre produit. Cela peut être utile pour les mainteneurs de projets open-source où de nombreuses contributions de code peuvent provenir de la communauté et où les nouveaux contributeurs ont généralement besoin d’aide pour écrire certains types de code. Les LLM peuvent réviser le code et identifier les bogues ou les erreurs potentiels, ce qui rend le processus de contrôle de qualité plus efficace. Cela aide les contributeurs en fournissant un feedback immédiat et en réduisant le délai entre la soumission du code et son acceptation.

Mise en œuvre de LLM

En utilisant l’application LLM proposée par un projet open-source tel que Pathway, vous pouvez également intégrer facilement les capacités mentionnées ci-dessus dans votre plateforme de documentation. Comme ils le revendiquent, la solution actuelle peut faire face aux principaux défis de la mise en production des applications LLM et de l’ambiguïté des langues naturelles que nous avons vus. L’architecture de l’application LLM repose sur le stockage de documents d’entreprise existant – aucune copie de disque n’est créée et aucune base de données vectorielle n’est nécessaire. Pour une exploration approfondie du code sous-jacent de l’application, visitez le référentiel GitHub à llm-app.

Conclusion

Une documentation efficace (instructions de démarrage rapide, guides pratiques ou tutoriels) est nécessaire pour le succès des produits destinés aux développeurs. Bien que la création d’une telle documentation soit accompagnée de ses propres défis, résoudre ces problèmes avec l’application moderne LLM peut conduire à une meilleure expérience utilisateur, une adoption améliorée du produit et, en fin de compte, des développeurs plus satisfaits.

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