利用 Git 增強 LLM 程式碼開發效率：減少幻覺與提升生產力的實踐指南

隨著 LLM 在軟體開發中的應用日益廣泛，工程師積極將 AI 工具整合到日常工作流程中。然而，儘管 LLM 顯著提高了編碼效率，但它也可能生成內容不精確或包含幻覺。本文探討 Git 如何與 LLM 協同工作，提高開發效率，減少 LLM 生成內容中的錯誤和幻覺，並介紹 Git 提供的獨特優勢。

Git 如何提升 LLM 程式開發工作流的生產力

版本控制與迭代開發

在與 LLM 協同工作時，Git 的版本控制功能變得尤為重要。當工程師使用 LLM 生成程式碼時，他們經常需要進行多次迭代和調整。Git 允許開發者在每次獲得有意義的改進後提交更改，這使得追蹤 LLM 程式碼生成的進展變得簡單。

研究表明，使用 GitHub Copilot 等 LLM 工具的開發團隊發現，這些工具在生產力方面的提升可能有限。一項對 800 名軟體開發人員的研究顯示，使用 GitHub Copilot 的開發者在拉取請求 (PR) 週期時間或合併的拉取請求數量方面並未看到明顯改善。然而，合理利用 Git 的分支和提交功能可以有效管理 LLM 生成的程式碼變更，促進更流暢的開發體驗。

自動化 git commit 訊息生成

使用 LLM 自動生成 git commit 訊息，這可以通過 Git diff 的內容，並使用 LLM 生成簡潔明確的 commit 訊息，節省工程師的時間和精力。

例如，Ian Maurer 分享了一個單步驟的 git commit/push命令，其中 LLM 會根據程式碼更改草擬 commit 訊息。該工具的步驟包括：

git pull origin
git add
將 git diff 傳送給 LLM 以生成 commit 訊息草稿
編輯訊息以提高清晰度
git commit
git push origin

這種方法不僅提高了效率，還確保 commit 訊息更加一致和信息豐富。

分支策略與逐步部署

Stormtrooper minifigure walking on the sand (Daniel K Cheung)

在使用 LLM 工具時，採用有效的分支策略尤為重要。在 LLM 程式碼生成時「頻繁提交」並在每個成功的生成步驟後創建特性分支。這種方法允許開發者隔離 LLM 生成的程式碼，評估其質量，並在合併到主分支之前進行必要的調整。

利用 Git 減少 LLM 幻覺的實踐

理解 LLM 幻覺問題

LLM 幻覺是指模型生成看似合理但實際上不正確或誤導的內容。CircleCI 的博客定義 LLM 幻覺為「當大型語言模型生成要麼事實上不正確、無意義或與輸入提示無關的回應時發生的現象」。在程式碼生成中，這可能表現為模型創建看似有效但實際上包含錯誤或安全隱患的程式碼。

Git 作為質量控制機制

Git 可以作為減少 LLM 幻覺影響的質量控制機制。通過以下策略，工程師可以使用 Git 來降低風險：

1. 增量提交與程式碼審查

根據 LinkedIn 上的報告，一位開發者通過將 LLM 程式碼生成分解為小的增量步驟，並使用三階段方法（上下文加載、分析、增量實施），將程式碼完成率從 70% 提高到約 80%。當開發者發現 LLM 生成的程式碼中存在問題時，他們可以通過查看提交歷史輕鬆定位和修正這些問題。

2. 使用分支進行實驗

Git 分支可用於安全地實驗 LLM 生成的程式碼，而不會影響主程式碼庫。這使開發團隊能夠嘗試不同的提示和生成策略，評估結果，並選擇最佳解決方案。版本控制與 Git 允許多個開發者在 git 分支中添加他們的工作，提出拉取請求進行程式碼審查，並與 CI/CD 管道集成。

3. 持續集成與自動化測試

將 Git 工作流與持續集成 (CI) 系統集成，可以自動檢測 LLM 生成程式碼中的問題。CircleCI 博客建議：「通過將新興的 LLM 評估 (evals) 領域與已經證明的持續集成 (CI) 技術相結合，您可以創建一個更強大的系統，其中 LLM 或其訓練數據的每次更新都會觸發新一輪的自動評估」。