Vaš brskalnik ne omogoča JavaScript!
JavaScript je nujen za pravilno delovanje teh spletnih strani. Omogočite JavaScript ali pa uporabite sodobnejši brskalnik.
Repozitorij Univerze v Ljubljani
Nacionalni portal odprte znanosti
Odprta znanost
DiKUL
slv
|
eng
Iskanje
Napredno
Novo v RUL
Kaj je RUL
V številkah
Pomoč
Prijava
Podrobno
Inženiring pozivov pri razvoju programske opreme
ID
Spindler, Svit
(
Avtor
),
ID
Lavbič, Dejan
(
Mentor
)
Več o mentorju...
PDF - Predstavitvena datoteka,
prenos
(4,40 MB)
MD5: D52D196D3C397BEFF4D1B4127329E3A9
Galerija slik
Izvleček
Hiter razvoj umetne inteligence, zlasti LLM-jev, kot sta GPT-3 in GPT-4, je spremenil razvoj programske opreme. Ti modeli omogočajo avtomatizirano generiranje in dopolnjevanje kode s pomočjo inženiringa pozivov, kjer dobro zasnovani vhodi vodijo do učinkovitih in natančnih rezultatov. V tej diplomski nalogi sta raziskana vpliv in potencial inženiringa pozivov, ki ga poganja umetna inteligenca, kot ključnega orodja pri sodobnem razvoju programske opreme. Z analizo vloge umetne inteligence pri izboljšanju učinkovitosti kodiranja in pospešitvi procesa programiranja delo izpostavlja vpliv orodij, ki temeljijo na inženiringu pozivov. Študija proučuje, kako inženiring pozivov izboljšuje prakse kodiranja z vključevanjem umetne inteligence v proces razvoja programske opreme. Prav tako diplomsko delo ocenjuje učinke orodij umetne inteligence pri reševanju problemov in kakovosti kode, ustvarjene v različnih scenarijih. Ugotovitve kažejo, da so naloge, rešene s pomočjo ChatGPT-ja, v povprečju izmed petih možnih točk dosegle za 1,1 točke boljše rezultate kot naloge, rešene samostojno. Največje izboljšanje je bilo zaznano pri nalogah zahtevnejših kategorij, pri katerih so rezultati s ChatGPT-jem presegali samostojne rešitve za 1,6 točke, medtem ko so pri lažjih nalogah izboljšave rezultatov s ChatGPT-jem znašale le 0,3 točke. Dodatno rezultati kažejo, da uporaba ChatGPT-ja zmanjšuje razlike v rezultatih med posamezniki z različnim predznanjem. Brez ChatGPT-ja je razlika med skupinama znašala 1,6 točke, z uporabo ChatGPT-ja pa le 0,2 točki v korist skupine z več predznanja. Na podlagi rezultatov lahko sklepamo, da ima inženiring pozivov, podprt z umetno inteligenco, velik potencial za izboljšanje in pohitritev procesov razvoja programske opreme, saj omogoča učinkovitejše in hitrejše reševanje kompleksnih problemov, za katere v procesu razvoja sicer porabimo veliko časa in virov.
Jezik:
Slovenski jezik
Ključne besede:
umetna inteligenca
,
inženiring pozivov
,
programsko inženirstvo
,
veliki jezikovni modeli
,
ChatGPT
,
GitHub Copilot
,
Amazon CodeWhisperer
Vrsta gradiva:
Diplomsko delo/naloga
Tipologija:
2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:
FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
Leto izida:
2025
PID:
20.500.12556/RUL-167272
COBISS.SI-ID:
226013443
Datum objave v RUL:
12.02.2025
Število ogledov:
645
Število prenosov:
284
Metapodatki:
Citiraj gradivo
Navadno besedilo
BibTeX
EndNote XML
EndNote/Refer
RIS
ABNT
ACM Ref
AMA
APA
Chicago 17th Author-Date
Harvard
IEEE
ISO 690
MLA
Vancouver
:
Kopiraj citat
Objavi na:
Sekundarni jezik
Jezik:
Angleški jezik
Naslov:
Prompt engineering in software development
Izvleček:
The rapid development of artificial intelligence, in particular LLMs such as GPT-3 and GPT-4, has changed software development. These models allow automated code generation and completion through prompt engineering, where well-designed inputs lead to efficient and accurate outputs. This thesis explores the impact and potential of AI-driven prompt engineering as a key tool in modern software development. By analysing the role of AI in improving coding efficiency and speeding up the programming process, the thesis highlights the impact of tools based on prompt engineering. The study examines how prompt engineering improves coding practices by integrating artificial intelligence into the software development process. The thesis also evaluates the effects of AI tools in solving problems and the quality of code generated in different scenarios. The findings show that problems solved with the help of ChatGPT scored 1.1 points better on average out of a possible five points than problems solved independently. The greatest improvement was observed in the harder categories, where ChatGPT outperformed the independent solutions by 1.6 points, while the easier tasks showed an improvement of only 0.3 points. Additionally, the results show that the use of ChatGPT reduces the differences in scores between individuals with different background knowledge. Without ChatGPT, the difference between the two groups was 1.6 points, whereas with ChatGPT, the difference was only 0.2 points in favour of the group with more proficiency. The results suggest that AI-assisted prompt engineering has a great potential to improve and speed up software development processes, as it enables more efficient and faster solving of complex problems that consume a lot of time and resources in the development process.
Ključne besede:
artificial intelligence
,
prompt engineering
,
software engineering
,
large language models
,
chatGPT
,
GitHub Copilot
,
Amazon CodeWhisperer
Podobna dela
Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:
Nazaj