根据自然语言构造代码

5 分钟

Azure OpenAI 模型的功能之一是根据自然语言提示生成代码。任务的范围可以从简单的单行命令到完整的应用程序。 AI 模型还可以编辑和更新提供的代码或以前的响应，以完成请求的任务。

用于代码生成的 AI 模型

在以前的几代 gpt 模型中，一些模型（通常称为 codex 模型）经过专门训练，可与代码配合使用。随着新一代模型的发展，基础模型极大地提高了其性能和对语言和代码的理解，因此不再需要特定的代码模型。这种改进使得最近几代（如 gpt-35-turbo 和 gpt-4）只有一个模型，可同时用于自然语言和代码。

本模块中的示例使用 gpt-35-turbo。

编写函数

只需描述所需内容，Azure OpenAI 模型即可创建多种语言的函数和应用。例如，假设你需要二进制文件搜索的实现，但不记得它是如何实现的了。给定提示 write a function for binary search in python，你可能会收到包含函数的响应和对代码的说明。

Sure, here's an example implementation of binary search algorithm in Python:

def binary_search(array, target):  
    low = 0  
    high = len(array) - 1  
  
    while low <= high:  
        mid = (low + high) // 2  
        if array[mid] == target:  
            return mid  
        elif array[mid] < target:  
            low = mid + 1  
        else:  
            high = mid - 1  
  
    return -1  
 
This function takes in two arguments - an array of integers and a target integer that we want to search
for in the array. The function initializes two pointers - low and high - to the first and last indices
of the array, respectively.

Inside the while loop, the function calculates the middle index using integer division (//). If the 
middle element is equal to the target, the function returns the index of the middle element. If the 
middle element is less than the target, we update the low pointer to mid + 1. Otherwise, we update the 
high pointer to mid - 1. We continue these steps until we find the target or the pointers cross each 
other (i.e., low > high).

If the target is not found in the array, the function returns -1.

Note that the binary search algorithm assumes that the input array is sorted in ascending order. If 
the array is not sorted, the algorithm may not return the correct result.

请求可以超越函数，请求一系列函数或整个应用。响应为尝试实现的任务提供了良好的起点。

更改编码语言

如果你的代码采用的是一种语言，但你需要它采用另一种语言，Azure OpenAI 可以转换该代码。例如，假设在 Python 中具有此 print_squares 函数。

def print_squares(n):  
    for i in range(1, n+1):  
        print(i**2)

如果提供该代码以及提示 convert this code to C#，你可能会得到类似于以下函数的内容。

public void PrintSquares(int n)  
{  
    for (int i = 1; i <= n; i++)  
    {  
        Console.WriteLine(i * i);  
    }  
}

请注意，模型理解 for 循环和函数以不同语言（包括 C# 中的访问修饰符）定义的方式的差异，并相应地更改了代码。

理解未知代码

Azure OpenAI 模型有助于理解无法理解的代码或可能采用你不熟悉的语言的代码。例如，假设你获得了以下函数（采用虚构的编码语言！），但不知道如何理解它。

fn qzplv(n: i32, m: i32) -> i32 {
    if n == 0 {
        return m + 1;
    } else if m == 0 {
        return qzplv(n - 1, 1);
    } else {
        return qzplv(n - 1, qzplv(n, m - 1));
    }
}

将其与提示 could you explain what this code is doing? 一起提供给模型时，你可得到类似于以下内容的响应：

Sure, I'd be happy to explain what this code is doing!

This code is implementing the Ackermann function, which is a well-known mathematical function that 
grows very quickly in terms of computation time as its inputs increase. The function takes two integer 
arguments (n and m) and returns another integer.

Here's how the function works:
- If n is equal to 0, the function returns m + 1.
- If m is equal to 0, the function calls itself recursively with n - 1 and 1 as arguments.
- Otherwise, the function calls itself recursively with n - 1 and the result of calling itself with n 
and m - 1 as arguments.

The function is implemented in a way that is easy to understand and follow, but it has a very high 
computational complexity. In fact, it grows so quickly that it can't be computed for values of n and m 
greater than about 4 or 5.

将说明和转换结合成你熟悉的语言会使此功能更加有用。

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