大型语言模型 (LLM) 是多功能工具，在软件开发和技术工作流程中有多种实际应用。 它们处理和生成类似人类文本的能力使它们可用于自动化任务、提高生产力以及解决特定问题。 以下是三个主要用例，并附有与开发人员相关的具体示例。
首先，LLM 擅长于 文本生成和代码辅助。 例如，GitHub Copilot 等工具使用 LLM 来建议代码补全、起草文档或根据上下文生成样板代码。 开发人员可以用简单的英语描述一个函数（例如，“按上次登录日期对用户列表进行排序”），并且模型可以用 Python 或 JavaScript 等语言输出有效的代码片段。 LLM 还有助于为面向用户的功能创建内容，例如自动生成产品描述、聊天机器人回复或电子邮件模板。 这减少了重复性工作，并让开发人员专注于复杂的逻辑。
其次，LLM 对于 信息检索和分析 非常有效。 它们可以解析大量文本、提取关键细节或总结技术文档。 开发人员可以使用 LLM 扫描 API 文档并返回端点参数的简洁解释。 同样，LLM 可以分析日志或错误消息以识别模式——例如，从崩溃报告中对类似错误进行分组，或突出显示用户反馈中的常见问题。 这种能力也用于问答系统中，其中 LLM 驱动的工具可以通过引用内部 Wiki 或代码注释来回答内部技术查询（例如，“我们如何在我们的微服务中处理身份验证？”）。
最后，LLM 支持 任务自动化和专门的工作流程。 它们可以将非结构化输入转换为结构化格式，例如将用户的自然语言请求（“下周四下午 2 点与团队预订会议”）转换为日历事件 API 调用。 在测试中，LLM 可以生成合成数据或模拟用户交互以进行质量保证。 例如，模型可以通过生成各种有效和无效输入的组合，为表单验证功能创建真实的测试用例。 LLM 还为在语言或框架之间进行翻译的工具提供支持，例如根据模式定义将 SQL 查询转换为 MongoDB 聚合管道。
这些用例展示了 LLM 如何简化开发任务、减少手动工作并解决特定的技术挑战。 通过将它们集成到工作流程中——通过 API、插件或自定义工具——开发人员可以提高生产力，同时保持对实现细节的控制。