Um guia prático para integrações do OpenAI Codex com o Colab

Assistentes de codificação com IA estão a surgir por todo o lado. Parece que não se pode percorrer as notícias de tecnologia sem ouvir falar de ferramentas como o GitHub Copilot ou o Codex da OpenAI, ambos prometendo escrever, depurar e até refatorar código a partir de um simples pedido. É, sem dúvida, um momento emocionante para ser programador.

Mas sejamos honestos. Passar de uma demonstração impressionante para uma ferramenta que realmente se usa todos os dias nem sempre é um caminho linear. Embora estes assistentes sejam incrivelmente poderosos, descobrir por onde começar, ou quais são os seus limites no mundo real, pode ser um quebra-cabeças. Muitos de nós querem experimentar estas ferramentas num espaço flexível como o Google Colab, mas não têm a certeza de como começar ou com o que devem ter cuidado.

É para isso que serve este guia. Vamos explicar o que é o OpenAI Codex, pô-lo a funcionar num notebook do Google Colab e, depois, olhar para o panorama geral. Abordaremos a promessa, os limites frustrantes dos agentes de IA especializados e como deveria ser uma plataforma de integração de IA verdadeiramente útil.

O que é o OpenAI Codex?

O OpenAI Codex é um modelo de IA construído para transformar linguagem natural em código. Pode pensar nele como um parceiro de programação com quem pode conversar. É um descendente direto do modelo GPT-3 e é a mesma tecnologia que alimenta o GitHub Copilot, que provavelmente já viu em ação.

Uma captura de ecrã a demonstrar como o OpenAI Codex auxilia em tarefas de programação num editor, ilustrando as suas capacidades de programação em par.

O Codex é fluente em mais de uma dúzia de linguagens de programação, mas é especialmente bom com Python. Também lida bastante bem com JavaScript, Go, Ruby e outras. As suas competências vão além de apenas escrever código do zero. Também pode usá-lo para:

• Transpilação: Traduzir código de uma linguagem para outra (como de Python para JavaScript).

• Explicação de código: Pedir-lhe para explicar uma função ou bloco de código confuso em linguagem simples.

• Refatoração: Ajudá-lo a limpar ou reestruturar código existente para melhor legibilidade ou desempenho.

É uma peça de tecnologia realmente impressionante que oferece um vislumbre de como poderemos estar a construir software num futuro próximo. Pode ler mais sobre isso na página oficial do OpenAI Codex.

Porquê usar o Google Colab?

Se procura um bom lugar para experimentar com IA, o Google Colab é difícil de superar. É um ambiente de notebook Jupyter gratuito, baseado na nuvem, que se tornou a sandbox padrão para inúmeros programadores e cientistas de dados.

Eis porque é uma ótima escolha para brincar com APIs como o Codex:

• Nenhuma configuração necessária: Basta abrir um novo notebook no seu navegador e está pronto para programar. Não precisa de se preocupar em instalar Python, gerir ambientes virtuais ou qualquer uma das dores de cabeça habituais da configuração local.

• Acesso gratuito a GPU: Para tarefas de machine learning mais pesadas, o Colab oferece acesso gratuito a GPUs. Esta é uma enorme vantagem e pode poupar-lhe muito dinheiro em comparação com a execução na sua própria máquina ou num serviço de nuvem pago.

• Colaboração simples: Os notebooks do Colab são guardados diretamente no seu Google Drive, por isso partilhá-los com a sua equipa é tão fácil como partilhar um Google Doc. Pode até trabalhar no mesmo notebook em tempo real.

É praticamente o local ideal para experimentar, prototipar e partilhar as suas experiências de IA sem qualquer atrito. Pode conferir na página inicial do Google Colab.

Como começar a usar o OpenAI Codex no Colab

Pronto para ver o Codex em ação? Pô-lo a funcionar no Colab é surpreendentemente simples. Este não será um tutorial profundo e exaustivo, mas dar-lhe-á uma visão geral clara para começar.

Configurar o seu ambiente

Primeiro, precisa de instalar o pacote Python da OpenAI. Basta abrir uma nova célula de código no seu notebook do Colab e executar este comando:

!pip install openai  

De seguida, precisará de uma chave de API da OpenAI. Assim que tiver a sua chave, precisa de a guardar num local seguro. Colá-la diretamente no seu notebook é um mau hábito, especialmente se planear partilhar o notebook com alguém.

Fazer a sua primeira chamada à API

Com o seu ambiente pronto, pode fazer a sua primeira chamada a um modelo alimentado pelo Codex. O truque é dar-lhe contexto. A IA entende instruções a partir de comentários no seu código, o que parece um pouco mágico da primeira vez que o vê.

Eis um exemplo simples onde lhe pedimos para escrever uma função básica.

import openai  

from google.colab import userdata  

# Obtenha a sua chave de API dos segredos do Colab  

openai.api_key = userdata.get('OPENAI_API_KEY')  

# Dê um prompt ao modelo usando um comentário simples  

prompt = """  

# Função Python para calcular o fatorial de um número  

"""  

response = openai.Completion.create(  

  engine="code-davinci-002", # Este é um modelo da família Codex  

  prompt=prompt,  

  max_tokens=100  

)  

print(response.choices[0].text)  

No resultado, verá a função Python completa, gerada na hora. É uma coisa pequena, mas é uma ótima demonstração de como o modelo pode entender a sua intenção a partir de linguagem simples.

Um exemplo prático: Análise de dados com Pandas

Muito bem, vamos tentar algo um pouco mais útil, como uma tarefa que poderia realmente fazer em ciência de dados. Pode usar uma série de comentários em linguagem natural para guiar o Codex através de alguns passos.

Digamos que quer criar um pequeno conjunto de dados com pandas e depois visualizá-lo. Em vez de escrever todo o código você mesmo, pode simplesmente dizer ao Codex o que quer alcançar.

# Crie um DataFrame do pandas com as colunas 'Nome', 'Idade', 'Cidade'  

# Adicione 5 linhas de dados de exemplo ao DataFrame  

# Crie um gráfico de barras a mostrar as idades das pessoas no DataFrame  

Ao alimentar estes comentários no prompt, o Codex pode gerar todo o código pandas e Matplotlib necessário para o fazer. É aqui que começa a sentir-se menos como uma ferramenta e mais como um parceiro, especialmente para tarefas que envolvem muito código repetitivo que tem sempre de procurar.

O teste de realidade: Limitações principais

Então, já fez algumas experiências no Colab, e é óbvio que o Codex é uma ferramenta poderosa. Mas quando começa a pensar em usar algo assim num ambiente de equipa real, algumas falhas bastante grandes começam a aparecer. A verdade é que a maioria destes agentes de IA especializados vive em ecossistemas fechados, e isso causa algumas dores de cabeça importantes.

O estrangulamento da integração

Uma das maiores frustrações que verá nas comunidades de programadores é a falta de opções de integração. Uma rápida navegação pelos fóruns da comunidade OpenAI revela muitos programadores que estão presos porque as suas equipas usam ferramentas fora do ecossistema do GitHub. Atualmente, o Codex está firmemente integrado no GitHub, o que o torna inviável para o enorme número de equipas que trabalham com Azure DevOps, GitLab ou Bitbucket.

Um agente de IA, por mais inteligente que seja, só é útil se funcionar onde você trabalha. Esperar que uma empresa mude todo o seu sistema de controlo de versões apenas para usar uma nova ferramenta é completamente irrealista. Este estrangulamento na integração significa que, para muitas empresas, estas poderosas ferramentas de IA permanecem fora de alcance.

Falta de controlo e personalização

Outro problema comum é a sensação de "caixa negra" destas ferramentas. Pode guiar o Codex com prompts, claro, mas tem muito pouco controlo sobre o seu comportamento subjacente. Não pode realmente definir a sua personalidade, restringir o seu conhecimento a certos domínios ou construir ações personalizadas que vão além de apenas escrever código.

Para qualquer tipo de uso empresarial, isto é um impedimento. Precisa da capacidade de:

• Definir a persona da IA: Quer que seja formal e profissional, ou casual e amigável?

• Limitar o seu conhecimento: Como evita que tente responder a perguntas sobre coisas que não deveria saber?

• Criar ações personalizadas: E se precisar que faça mais do que apenas programar? Talvez precise de criar um ticket no Jira ou obter informações de clientes da sua base de dados interna.

Sem esse nível de controlo, fica com uma ferramenta que é poderosa mas indomada, e que pode não se adequar às regras ou fluxos de trabalho da sua empresa.

O risco de usar integrações não testadas

Deixar um novo agente de IA à solta na sua base de código de produção é uma ideia assustadora. Como pode ter a certeza de que não irá introduzir bugs subtis, violar os padrões de codificação da sua equipa ou vazar acidentalmente algo sensível? Com a maioria destas ferramentas, não pode ter a certeza.

As empresas precisam de uma forma segura de testar e validar o desempenho de um agente de IA antes de o colocar em produção. Deveria ser possível executar simulações com dados históricos para ver como teria funcionado no passado. Isto permite-lhe medir o seu impacto potencial, encontrar os seus pontos fracos e ganhar confiança antes de o deixar perto dos seus clientes ou do seu ambiente de produção. Sem uma estrutura de testes sólida, está apenas a torcer pelo melhor.

Um caminho melhor a seguir

É bastante claro que, embora os agentes de IA especializados sejam promissores, a sua natureza fechada está a limitá-los. O futuro não passa por ficar preso a uma ferramenta inflexível e de propósito único. Trata-se de construir os seus próprios fluxos de trabalho de IA flexíveis e personalizados que são adaptados às necessidades específicas da sua equipa.

Porque é que uma abordagem de plataforma faz sentido

Em vez de estarem presas ao mundo de um único fornecedor, as equipas precisam de uma plataforma que lhes permita tomar as decisões. Uma boa plataforma de IA deve ser construída sobre três ideias principais:

1. Integração aberta: Deve conectar-se a todas as ferramentas que a sua equipa já utiliza, seja um help desk, uma base de conhecimento interna ou um sistema de controlo de versões.

2. Personalização profunda: Tem de fornecer um motor de fluxo de trabalho que lhe permita definir exatamente o que a IA pode e não pode fazer, desde o seu tom de voz até às tarefas específicas que pode executar.

3. Implementação confiante: Precisa de ter funcionalidades de simulação e lançamento gradual para que possa testar, medir e entrar em produção sem suster a respiração.

Como a eesel AI possibilita a verdadeira automação de fluxos de trabalho

Esta visão de plataforma em primeiro lugar é exatamente o que estamos focados na eesel AI, particularmente para equipas de serviço ao cliente e suporte interno. Acontece que os desafios que os programadores têm com os agentes de codificação são os mesmos que as equipas de suporte têm com a automação de suporte. Eles precisam de mais do que um chatbot simples, precisam de uma plataforma para construir os seus próprios fluxos de trabalho de IA.

Eis como a eesel AI aborda os problemas de que temos falado:

• Comece a funcionar em minutos, não em meses: Atacamos o problema da integração de frente. Com integrações de um clique para ferramentas como Zendesk, Slack e Confluence, pode conectar os seus conhecimentos e sistemas existentes em minutos. Não há necessidade de arrancar tudo o que está a usar atualmente.

• Está em total controlo da sua IA: Damos-lhe um motor de fluxo de trabalho totalmente personalizável. Ao contrário do comportamento rígido e de tamanho único de outras ferramentas, a eesel AI permite-lhe construir prompts personalizados para definir a personalidade da IA e criar ações personalizadas para que possa fazer coisas como etiquetar um ticket, escalar um problema para um humano ou procurar detalhes de um pedido usando uma API.

• Teste sem risco: O nosso modo de simulação foi projetado para resolver o problema de lançamentos não testados. Pode testar a sua configuração de IA em milhares dos seus tickets de suporte anteriores para ver exatamente como ela se irá comportar. Isto dá-lhe uma previsão real e baseada em dados da sua eficácia antes de a ativar para os seus clientes.

Este guia orienta-o na configuração do Google Colab com a API da OpenAI para personalizar a sua experiência de programação.

Da geração de código a colegas de IA integrados

Experimentar integrações do OpenAI Codex com o Colab é uma ótima maneira de ver o potencial bruto da geração de código impulsionada por IA. É uma experiência reveladora que dá um sinal claro sobre para onde o desenvolvimento de software se está a dirigir.

Mas, estas experiências também destacam uma enorme necessidade de plataformas que lhe deem flexibilidade, controlo e segurança. O verdadeiro salto em frente não é apenas sobre criar assistentes de IA mais inteligentes que podem sugerir uma linha de código. É sobre construir "colegas de IA" que estão profunda e seguramente integrados na forma única de trabalhar da sua equipa, quer esteja a desenvolver software ou a ajudar clientes.

As ideias centrais são as mesmas, independentemente do que estiver a fazer: a melhor IA é aquela que pode conectar facilmente, controlar com confiança e implementar com segurança.

Pronto para construir agentes de IA que realmente se encaixam no fluxo de trabalho da sua equipa? Veja como a eesel AI torna possível entrar em produção em minutos com IA poderosa e personalizável para as suas equipas de suporte e internas. Pode começar um teste gratuito hoje.