Cet article se concentre sur la transition du développement logiciel vers des applications intégrant l'IA, exploitant l'IA générative et les modèles de langage à grande échelle (LLM) à l'exécution. Alors que les intégrations LLM existantes introduisent de la complexité en raison de la difficulté d'ingénierie des invites, notre proposition de programmation sémantique de type (MTP) relève ce défi en abstractionnant l'intégration LLM grâce à des constructions intuitives au niveau du langage. MTP exploite la richesse sémantique du code pour automatiser la génération des invites et le traitement des réponses sans effort supplémentaire de la part du développeur. Ses principaux composants incluent l' opérateur by pour l'invocation LLM, une représentation intermédiaire sémantique (MT-IR) et MT-Runtime, un système d'automatisation pour la gestion des interactions LLM. Nous implémentons MTP dans le langage de programmation Jac, un sur-ensemble de Python, démontrant qu'il réduit considérablement la complexité du code tout en préservant l'exactitude et l'efficacité. Des études utilisateurs montrent que les développeurs utilisant MTP travaillent 3,2 fois plus vite et avec 45 % de lignes de code en moins par rapport aux frameworks existants. De plus, nous démontrons une robustesse même lorsque les conventions de nommage sont dégradées jusqu'à 50 %. MTP est développé dans le cadre du projet open source Jaseci et est disponible dans le module byLLM.
