Bài báo này tập trung vào quá trình chuyển đổi phát triển phần mềm sang các ứng dụng tích hợp AI, tận dụng AI tạo sinh và các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) khi chạy. Trong khi các tích hợp LLM hiện có gây ra sự phức tạp do khó khăn trong việc thiết kế nhanh chóng, Lập trình Kiểu Ngữ nghĩa (MTP) do chúng tôi đề xuất đã giải quyết thách thức này bằng cách trừu tượng hóa tích hợp LLM thông qua các cấu trúc trực quan ở cấp độ ngôn ngữ. MTP tận dụng sự phong phú về ngữ nghĩa của mã để tự động tạo nhanh chóng và xử lý phản hồi mà không cần thêm nỗ lực của nhà phát triển. Các thành phần cốt lõi của nó bao gồm toán tử by để gọi LLM, một biểu diễn trung gian dựa trên ngữ nghĩa (MT-IR) và MT-Runtime, một hệ thống tự động để quản lý các tương tác LLM. Chúng tôi triển khai MTP bằng ngôn ngữ lập trình Jac, một siêu tập hợp của Python, chứng minh rằng nó giảm đáng kể độ phức tạp của mã trong khi vẫn duy trì tính chính xác và hiệu quả. Các nghiên cứu của người dùng cho thấy các nhà phát triển sử dụng MTP làm việc nhanh hơn 3,2 lần và với số dòng mã ít hơn 45% so với các nền tảng hiện có. Hơn nữa, chúng tôi chứng minh được tính mạnh mẽ ngay cả khi các quy ước đặt tên bị suy giảm tới 50%. MTP được phát triển như một phần của dự án nguồn mở Jaseci và có sẵn trong mô-đun byLLM.
