探索软件开发新工序:LLM 赋能研发效能提升

释放双眼,带上耳机,听听看~!
本文将介绍LLM在研发效能方面的应用场景和实践案例,展示它是如何在各个环节中发挥作用的,并分享如何构建私有化的LLM工程化方式,使其更好地适应组织的需求。

TL;DR 版;

在线:aigc.phodal.com

下载:github.com/phodal/aigc…

2023 年的上半年里,我(@phodal)和 Thoughtworks
的同事们(如:@tianweiliu、@teobler、@mutoe
等)、
开源社区的同伴们(如:
卷王@CGQAQ、@genffy、 @liruifengv
等)
一起,创建了一系列的流行的或者不流行的开源项目。它们涉及了:

  • LLM 能力的充分运用
    • Prompt 编写:Prompt 学习与编写模式
    • Prompt 管理:Prompt 即代码
  • LLM 下的软件开发工序及应用架构设计
    • 新的交互设计:Chat模式
    • 大模型友好的工序:基于 AI 2.0 (ChatGPT + Copilot)如何去设计软件开发流程
    • LLM 应用架构的设计与落地:Unit Mesh
  • 面向特定场景的 LLM 应用
    • 基于开源模型构建自己的模型:特定场景的模型微调 + LLMOps
    • 上下文工程(prompt 工程):LLM 应用的核心

围绕于上述的一系列内容,我们也在思考软件开发能给我们带来了什么。所以,我重新整理了过去半年的一些思考、文章,重新编写了这本开源电子书,希望能够帮助到大家。

我们发起的相关开源项目如下(包括但是不限于):

名称 描述 类型 Stars
理解 Prompt 基于编程、绘画、写作的 AI 探索与总结。 文档 3k
Prompt 编写模式 如何将思维框架赋予机器,以设计模式的形式来思考 prompt。 文档 2.1 k
ClickPrompt 用于一键轻松查看、分享和执行您的 Prompt。 应用 1.6k
ChatVisualNovel 基于ChatGPT的定制化视觉小说引擎 应用 77
ChatFlow 打造个性化 ChatGPT 流程,构建自动化之路。 框架 570
Unit Mesh 基于 AI 为核心的软件 2.0 思想的软件架构。 架构 121
Unit Minions AI 研发提效研究:自己动手训练 LoRA 微调教程、指南、数据集 712
Unit Runtime 一个 ChatGPT 等 AI 代码的运行环境,可一键启动并实时交互,帮助您快速构建和测试 AI 代码。 基础设施 89
DevTi 基于 LLM 的微调来提供全面智能化解决方案,助力开发人员高效完成开发任务,以实现自动化用户任务拆解、用户故事生成、自动化代码生成、自动化测试生成等等。 微调代码 102
AutoDev 一款 Intellij IDEA 的 LLM/AI 辅助编程插件。AutoDev 能够与您的需求管理系统(例如 Jira、Trello、Github Issue 等)直接对接。 IDEA 插件 207
ArchGuard Co-mate 基于人工智能技术的架构副驾驶、设计和治理工具 架构协同应用 25

我们在 QCon
上的演讲:演讲:探索软件开发新工序:LLM 赋能研发效能提升

LLM(如 ChatGPT + GitHub
Copilot)作为一种创新的工具组合,为我们带来了全新的机遇。它能够帮助业务人员和开发者在需求、架构、编码、测试等环节提高效率和质量,实现从设计到验证的端到端流程。在本次分享中,我将向大家介绍
LLM 在研发效能方面的应用场景和实践案例,展示它是如何在各个环节中发挥作用的。同时,我们还将分享如何构建私有化的 LLM
工程化方式,使其更好地适应组织的需求。欢迎对 LLM + 研发效能感兴趣的朋友们参加本次分享,与我们一起探讨研发效能的未来。

我们在 Bilibili 上的大语言模型微调相关的视频:

欢迎大家一起来参与我们的开源项目,一起来探索 LLM + 软件开发的未来。

GitHub: github.com/phodal/aigc

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