ChatGPT spricht INTERLIS - Ein Blick in eine KI-assistierte Modellierungs-Session
Die inzwischen weltberühmten Modelle GPT-3 und GPT-4 kommen sowohl in ChatGPT wie auch in GitHub Copilot zum Einsatz und können dazu eingesetzt werden INTERLIS-Modelle zu schreiben. Wir haben getestet, wie weit die Unterstützung bereits reicht und berichten hier gerne über die ersten Erfahrungen.
Mit drei Klartext-Anweisungen zu 30 (fast) korrekten INTERLIS Code-Zeilen
Im folgenden kurzen Video fragen wir ChatGPT 4 zur Mithilfe beim Schreiben eines Modells mit zwei Klassen sowie der entsprechenden Beziehung.
Die Anweisungen dazu erfolgen direkt in Klartext in der Chatfunktion und umfasst in unserem Beispiel die Erstellung eines 2.4-Modells mit zwei Klassen Netzknoten und Leitung:
Neben dem, dass GPT-4 die korrekte Syntax generiert, sehen wir bei den beiden Klassen, dass das KI-Modell offenbar dazu trainiert wurde, aufgrund des Klassennamens ein entsprechendes, korrekt typisiertes Geometrie-Attribut anzufügen. So ergänzt GPT-4 beispielsweise von sich aus neben den Identifikatoren ein Geometriefeld vom Typ POLYLINE in der Klasse Leitung.
Visual Studio Code mit GitHub Copilot
Das ganze lässt sich auch über den GitHub Copilot in Visual Studio Code nutzen und ermöglicht so dieselbe Funktionalität innerhalb einer IDE. Hier arbeiten wir direkt in der ILI-Datei und setzen die Anweisungen über simple Zeilenkommentare in Klartext ab. Diese Anweisungen können, wie im Beispiel der Zeile 21 auch mehrere Elemente betreffen.
Der Copilot nutzt hier zusätzlich zu GPT-3.5 auch lokale Ressourcen mit passendem Kontext. Dies resultiert in diesem Beispiel in den beiden ersten Attribut-Definitionen, zu welchen er lokal passende Definitionen gefunden und ergänzt hat.
Fazit:
Der getestete GitHub Copilot basiert auf GPT-3.5 und zeigt vorallem noch Lücken im Bereich der verschiedenen Datentypen und erweiterten Sprachelementen (z.B. Beziehungen). Die syntaktische Umsetzung ist in diesen Bereichen teilweise oder komplett unkorrekt. GPT-4 zeigt diesbezüglich eine deutliche Verbesserung und ist viel präziser. Zudem haben wir festgestellt, dass Anweisungen in englischer Sprache eher zum erwarteten Ergebnis führen, als wenn diese in deutsch verfasst sind.
Ausblick:
GitHub Copilot wird voraussichtlich ab Sommer auf GPT-4 basieren und damit weitere Sprachunterstützung mitbringen.
Als spannend erachten wir die Möglichkeit, den Bot mittels den in den Modell-Archiven publizierten INTERLIS-Modellen (z.B. aus ilimodels.ch) weiter zu trainieren und so den Support auf weitere Sprachelemente zu erweitern. Ein spezifisch an den INTERLIS Modellen trainierter Copilot könnte die Erstellung und Bearbeitung konzeptioneller Datenschemas zukünftig massgeblich verändern. Wir bleiben intensiv am Thema dran und berichten schon bald in einem nächsten Blogbeitrag von weiteren Erfahrungen.