James Ding
23 de abr. de 2025 15:11
Qodo mejora la búsqueda de código y los flujos de trabajo de calidad de software con IA impulsada por NVIDIA DGX, ofreciendo soluciones innovadoras para la integridad del código y sistemas de generación aumentada por recuperación.
Qodo, un miembro destacado del programa Inception de NVIDIA, está transformando el panorama de la búsqueda de código y los flujos de trabajo de calidad de software a través de su uso innovador de la tecnología NVIDIA DGX. La plataforma de integridad de código de múltiples agentes de la compañía utiliza agentes avanzados impulsados por IA para automatizar y mejorar tareas como c
escritura, prueba y revisión de código, según el blog de NVIDIA.
Soluciones Innovadoras de IA para la Integridad del Código
El núcleo de la estrategia de Qodo radica en la integración de sistemas de generación aumentada por recuperación (RAG), que están impulsados por un modelo de incrustación de código de última generación. Este modelo, entrenado en la plataforma DGX de NVIDIA, permite que la IA comprenda y analice el código de manera más efectiva, asegurando que los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) generen sugerencias de código precisas, pruebas confiables y revisiones perspicaces. El enfoque de la plataforma se basa en la creencia de que la IA debe poseer una profunda conciencia contextual para mejorar significativamente la integridad del software.
Desafíos en los Pipelines RAG Específicos de Código
Qodo aborda los desafíos de indexar grandes y complejas bases de código con un pipeline robusto que mantiene continuamente un índice actualizado. Este pipeline incluye la recuperación de archivos, su segmentación y la adición de descripciones en lenguaje natural a las incrustaciones para una mejor comprensión contextual. Un obstáculo significativo en este proceso es la segmentación precisa de grandes archivos de código en segmentos significativos, lo cual es crítico para optimizar el rendimiento y reducir errores en el código generado por IA.
Para superar estos desafíos, Qodo emplea análisis estático específico del lenguaje para crear segmentos de código semánticamente significativos, minimizando la inclusión de información irrelevante o incompleta que puede obstaculizar el rendimiento de la IA.
Modelos de Incrustación para una Mejora en la Recuperación de Código
Los modelos especializados de incrustación de Qodo…
modelo de incrustación, entrenado en lenguajes de programación y documentación de software, mejora significativamente la precisión de la recuperación y comprensión del código. Este modelo permite al sistema realizar búsquedas de similitud de manera eficiente, recuperando la información más relevante de una base de conocimientos en respuesta a las consultas de los usuarios.
En comparación con los LLM, estos modelos de incrustación son más pequeños y se distribuyen de manera más eficiente entre las GPU, lo que permite tiempos de entrenamiento más rápidos y una mejor utilización de los recursos de hardware. Qodo ha ajustado finamente sus modelos de incrustación, logrando una precisión de vanguardia y liderando la tabla de clasificación MTEB de Hugging Face en sus respectivas categorías.
Colaboración Exitosa con NVIDIA
Un caso de estudio notable destaca la colaboración entre NVIDIA y Qodo, donde las soluciones de Qodo mejoraron los sistemas internos de RAG de NVIDIA para búsquedas en repositorios de código privados. Al integrar los componentes de Qodo, incluyendo un indexador de código, un recuperador de RAG y un modelo de incrustación, el proyecto logró resultados superiores en la generación de respuestas precisas y exactas a consultas basadas en LLM.
Esta integración en los sistemas internos de NVIDIA demostró la efectividad del enfoque de Qodo, ofreciendo respuestas técnicas detalladas y mejorando la calidad general de los resultados de búsqueda de código.
Para obtener más información detallada, el artículo original está disponible en el NVIDIA
blog.
Fuente de la imagen: Shutterstock
