Джеймс Динг
2025 ж. 23 сәуір 15:11
Qodo NVIDIA DGX қуатымен жұмыс істейтін ИИ арқылы кодты іздеу мен бағдарламалық қамтамасыз ету сапасы жұмыс ағындарын жақсартады, кодтың тұтастығы мен алу-арттырылған генерация жүйелері үшін инновациялық шешімдер ұсынады.
Qodo, NVIDIA Inception бағдарламасының көрнекті мүшесі, NVIDIA DGX технологиясын инновациялық түрде пайдалану арқылы кодты іздеу мен бағдарламалық қамтамасыз ету сапасы жұмыс ағындарының ландшафтын өзгерту үстінде. Компанияның көп агентті код тұтастығы платформасы, ИИ қуатымен жұмыс істейтін агенттерді пайдалана отырып, кодты тексеру, автоматтандыру және жақсарту сияқты тапсырмаларды орындауға арналған.
код жазу, тестілеу және шолу жүргізу, NVIDIA-ның блогына сәйкес.
Кодтың тұтастығы үшін инновациялық AI шешімдері
Qodo-ның стратегиясының негізі – заманауи код енгізу моделіне негізделген ақпаратты алу-арттырылған генерация (RAG) жүйелерін интеграциялау. NVIDIA-ның DGX платформасында оқытылған бұл модель AI-ға кодты тиімдірек түсініп, талдауға мүмкіндік береді, осылайша үлкен тіл модельдері (LLM) дәл код ұсыныстарын, сенімді тестілерді және мазмұнды шолуларды жасауға кепілдік береді. Платформаның тәсілі AI-дың бағдарламалық қамтамасыз етудің тұтастығын едәуір жақсарту үшін терең контекстуалды түсінікке ие болуы керек деген сенімге негізделген.
Кодқа тән RAG құбырларындағы қиындықтар
Qodo үлкен, күрделі код базаларын индекстеу қиындықтарын жаңартылған индексті үздіксіз ұстап тұратын мықты құбырмен шешеді. Бұл құбыр файлдарды алу, оларды сегменттеу және енгізулерге табиғи тіл сипаттамаларын қосу арқылы контекстуалды түсінуді жақсартуды қамтиды. Бұл процестегі маңызды кедергі – үлкен код файлдарын мағыналы сегменттерге дәл бөлу, бұл AI-мен жасалған кодтың өнімділігін оңтайландыру және қателерді азайту үшін маңызды.
Осы қиындықтарды жеңу үшін Qodo тілге тән статикалық талдауды пайдаланып, семантикалық жағынан мағыналы код сегменттерін жасайды, AI өнімділігін төмендететін тиімсіз немесе толық емес ақпаратты енгізуді минимизациялайды.
Кодты алу үшін енгізу модельдері
Qodo-ның мамандандырылған енгізу модельдері…
Бағдарламалау тілдері мен бағдарламалық қамтамасыз ету құжаттамасы бойынша оқытылған эмбеддинг моделі кодты іздеу мен түсінуді айтарлықтай жақсартады. Бұл модель жүйеге тиімді ұқсастық іздеулерін жүргізуге мүмкіндік береді, пайдаланушы сұрауларына жауап ретінде білім базасынан ең маңызды ақпаратты алуға мүмкіндік береді.
LLM-мен салыстырғанда, бұл эмбеддинг модельдері кішірек және GPU-лар арасында тиімдірек таратылады, бұл жылдам оқыту уақыттарын және аппараттық ресурстарды жақсы пайдалануын қамтамасыз етеді. Qodo өзінің эмбеддинг модельдерін жетілдіріп, заманауи дәлдікке қол жеткізді және өздерінің категорияларында Hugging Face MTEB рейтингінде алдыңғы қатарда тұр.
NVIDIA-мен табысты ынтымақтастық
Назар аударарлық зерттеу NVIDIA мен Qodo арасындағы ынтымақтастықты көрсетеді, мұнда Qodo-ның шешімдері NVIDIA-ның жеке код репозиторийлерін іздеу үшін ішкі RAG жүйелерін жақсартты. Qodo-ның компоненттерін, соның ішінде код индекстегішін, RAG алушыны және эмбеддинг моделін біріктіру арқылы жоба LLM негізіндегі сұрауларға дәл және нақты жауаптар генерациялауда жоғары нәтижелерге қол жеткізді.
NVIDIA-ның ішкі жүйелеріне интеграциялау Qodo-ның тәсілінің тиімділігін көрсетті, техникалық жауаптарды егжей-тегжейлі ұсына отырып, код іздеу нәтижелерінің жалпы сапасын жақсартты.
Толығырақ ақпарат алу үшін, түпнұсқа мақала NVIDIA сайтында қолжетімді.
блог.
Сурет көзі: Shutterstock
