En la era actual de la inteligencia artificial, la automatización y la asistencia inteligente se han convertido en herramientas valiosas para los desarrolladores. Con la ayuda de GPT-4, uno de los modelos de lenguaje más avanzados de OpenAI, y Streamlit, un framework para crear aplicaciones de datos en Python, he desarrollado un asistente para mi trabajo diario en el desarrollo de código que agiliza el proceso de compartir el codigo en el que estoy trabajando para la revisión y colaboración por parte del modelo.
Desarrollo del Asistente de Código
El asistente que hemos creado junto a GPT4 es una interfaz muy básica que puede ser mejorada muchísimo más a tu gusto, incluso incorporando sugerencias que el propio modelo te proponga.
Ha sido implementada con Streamlit que permite a los desarrolladores interactuar con un modelo de app y ejecutarla en tiempo real. El objetivo es asistir en el desarrollo y mantenimiento de código en Python, PHP, HTML, CSS y JavaScript(aunque pudieras perfectamente agregar o especificar uno o más lenguajes de programación).
Pasos para configurar este Pipeline:
- Configuración Inicial: Se establece la conexión con la API de GPT-4 mediante una clave API almacenada de manera segura, utilizando Streamlit secrets para producción o variables de entorno locales para desarrollo.
- Interfaz de Usuario: Streamlit nos permite desarrollar una interfaz de usuario interactiva y visualmente atractiva con mínimos esfuerzos. El asistente presenta un título claro y un sistema de carga de archivos donde los usuarios pueden subir sus scripts.
- Subida y Visualización de Archivos: Los desarrolladores pueden cargar archivos de código fuente directamente en la aplicación. Streamlit facilita la visualización de estos archivos con resaltado de sintaxis adecuado según el lenguaje del archivo.
- Selección del Lenguaje de Programación: Para un análisis contextual más preciso, los usuarios pueden especificar el lenguaje de programación que están utilizando a través de un menú desplegable. Esto permite que el modelo ajuste sus respuestas para ofrecer una asistencia más relevante y específica.
- Generación de Contenido: Con el contenido del archivo cargado y el prompt del usuario, invocamos al modelo GPT-4 para que ofrezca sugerencias y asistencia. La función de generación de contenido ensambla un prompt incluyendo el código y la consulta del usuario y lo envía a GPT-4.
- Manejo Contextual: El asistente es capaz de mantener un historial de mensajes para preservar el contexto de la conversación. Esto es esencial para permitir una asistencia continua y relevante, especialmente a lo largo de sesiones prolongadas o complejas.
- Presentación de la Respuesta del Asistente: Las respuestas generadas por GPT-4 se presentan en una área de texto, permitiendo a los usuarios verificar y evaluar la información proveída por el asistente.
Beneficios del Asistente con Streamlit y GPT-4:
- Interactividad: La facilidad de uso y la interactividad de Streamlit hacen que el asistente sea accesible para desarrolladores de todos los niveles.
- Multilenguaje: El soporte para múltiples lenguajes hace que esta herramienta sea versátil y útil para una amplia gama de proyectos de desarrollo.
- Eficiencia Mejorada: El asistente puede ofrecer sugerencias de código, revisión de errores y mejores prácticas, acelerando el proceso de desarrollo.
- Contextualización: La capacidad de mantener el contexto a través de las sesiones permite una asistencia más coherente y significativa.
- Innovación: Partiendo de esta base se puede adpatar la interfaz a tus propios requisitos, con tus propios documentos e incluso entrenando tu propio modelo para tus propias necesidades.
Este asistente de desarrollo de código demuestra el poder de combinar GPT-4 con una herramienta de desarrollo rápido como Streamlit.
Ofrece asistencia inmediata y relevante, lo que potencia la productividad y creatividad de los programadores.
Este asistente está trabjando conmigo en el desarrollo de diversos proyectos, ofreciéndome soluciones eficientes, acortando mis tiempos de producción y por supuesto escribiendo este artículo junto a mi para que compartir conocimientos sea una máxima de este blog.
Por un 2024 de muchos éxitos =)
Código completo en: https://github.com/gabinoguera/DevAssistant
