Introductie
Tijdens onze maandelijkse kennismiddag hebben we kennisgemaakt met GPT-Engineer, een AI-gebaseerde codegenerator. Met GPT-Engineer kan een complete codebase worden gegenereerd op basis van een beschrijvende tekst in een tekstbestand. Dit wordt verzorgt m.b.v. de artificiële intelligentie van OpenAI ChatGPT.
GPT-Engineer is een speciale versie van OpenAI’s GPT-3 die werkt als een software-engineer. Het is in staat om code te schrijven, bestaande code te debuggen en optimaliseren, en dat in verschillende talen. Daarnaast kan het technische vragen beantwoorden en complexe informaticaconcepten uitleggen. In tegenstelling tot ChatGPT, dat een breed scala aan onderwerpen behandelt, is GPT-Engineer specifiek getraind voor software-engineeringtaken. Het heeft toegang tot een uitgebreide dataset van programmeer- en technische inhoud, waardoor het beter in staat is om technische vragen te beantwoorden en code te genereren.
Tijdens de generatie van de codebase kan GPT-engineer aanvullende vragen stellen om de beschrijving in de prompt te verduidelijken. Je kunt deze vragen zelf beantwoorden of je kunt de artificiële intelligentie van OpenAI-ChatGPT aannames laten genereren. Het resultaat is een codebase waarvan uit direct gestart kan worden.
Voor de visueel ingestelde mensen die nu afhaken vanwege de hoeveelheid tekst, is er ook een video waarin GPT-Engineer wordt uitgelegd. Ook andere video's zijn te vinden op YouTube door te zoeken op "GPT Engineer".
In het vervolg van dit artikel staat beschreven wat je kan doen om zelf met GPT-engineer aan de slag te gaan.
Let op: GPT-engineer is een betaalde service. Je dient geld te storten op je OpenAI-account om het te kunnen gebruiken. De kosten van GPT-Engineer zijn gebaseerd op de hoeveelheid code die wordt gegenereerd. Voor elke 1000 prompt-tokens wordt er $0,03 in rekening gebracht. Voor elke 1000 completion-tokens wordt er $0,06 in rekening gebracht. Een prompt-token is een teken in de prompt-tekst, inclusief spaties. Een completion-token is een teken in de gegenereerde code. Ter illustratie: na tientallen keren GPT-Engineer te hebben gebruikt is er tot nu toe $2,16 verbruikt.
Installatie
Allereerst dient het volgende te zijn geïnstalleerd om GPT-Engineer te laten werken:
Python versie 3.x
Pip
Maak een account aan en/of login op de site van OpenAI en selecteer de API. In je account gegevens kun je een API key genereren.
3. Op de GitHub pagina van GPT-Engineer staan de instructies om alles werkend te
krijgen voor zowel Linux, Windows als MacOS.
GPT-Engineer in actie
GPT-Engineer was na diverse pogingen uiteindelijk werkend en werd het voorbeeldproject van de GitHub-repository uitgeprobeerd, waarin het promptbestand de volgende beschrijving had:
Hieronder staat een screenshot van GPT-Engineer in actie, waarbij er aanvullende vragen terugkomen om de beschrijving verder te specificeren. Ik heb ervoor gekozen om voor deze vragen aannames te laten genereren door OpenAI. Onderaan in de volgende afbeelding is te zien dat er Python code wordt aangemaakt.
Resultaat van het gebruik van GPT-Engineer
De resultaten van het voorbeeldproject waren enigzins teleurstellend. De aangemaakte Python-code gebruikte telkens modules die niet compatibel waren met de Python-installatie of probeerde in Windows een dll aan te roepen van een Visual C redist die niet op Windows 11 kon worden geïnstalleerd. Dit kan aan verschillende factoren liggen, zoals de geringe kennis van Python, of dat er een betere creativiteit in het formuleren van de prompt benodigd is. Daarenentegen zullen de mogelijkheden en de kracht van AI alleen maar groter worden en de verwachting is dat binnen zeer korte tijd de resultaten beter kunnen zijn. Ondanks de enigzins teleurstellende resultaten, kunnen we GPT-Engineer niet bij voorbaat afschrijven. We raden aan om op de hoogte te blijven van de nieuwste ontwikkelingen op dit gebied, bijvoorbeeld door af en toe een filmpje te bekijken over GPT-Engineer op YouTube.