James Ding
2025-жылдын 23-апрели 15:11
Qodo кодду издөө жана программалык камсыздоонун сапат workflow’лорун NVIDIA DGX технологиясы менен иштелип чыккан AI аркылуу жакшыртат, коддун бүтүндүгүн жана калыбына келтирүүнү жогорулаткан генерация системалары үчүн инновациялык чечимдерди сунуштайт.
Qodo, NVIDIA Inception программасынын көрүнүктүү мүчөсү, кодду издөө жана программалык камсыздоонун сапат workflow’лорун NVIDIA DGX технологиясын инновациялык колдонуу аркылуу өзгөртүп жатат. Компаниянын көп агенттүү коддун бүтүндүгүн камсыздоо платформасы, AI технологиясы менен иштелип чыккан агенттерди колдонуп, кодду текшерүү жана башка тапшырмаларды автоматташтырууга жана жакшыртууга мүмкүндүк берет.
код жазуу, тестирлөө жана кароо, NVIDIAнын блогуна ылайык.
Коддун бүтүндүгү үчүн инновациялык ИИ чечимдери
Qodoнун стратегиясынын негизги бөлүгү – заманбап кодду жайгаштыруу моделине негизделген retrieval-augmented generation (RAG) системаларын интеграциялоо. Бул модель NVIDIAнын DGX платформасында окутулган, ИИге кодду эффективдүү түшүнүүгө жана талдоого мүмкүндүк берет, бул чоң тил моделдери (LLM) так код сунуштарын, ишенимдүү тесттерди жана терең кароолорду түзүшүн камсыз кылат. Платформанын ыкмасы ИИ терең контексттик аң-сезимге ээ болушу керек деген ишенимге негизделген, бул программалык камсыздоонун бүтүндүгүн маанилүү түрдө жакшыртат.
Кодго тиешелүү RAG түйүндөрүндөгү кыйынчылыктар
Qodo чоң, татаал код базаларын индекстеүүнүн кыйынчылыктарын жаңы индекстин үзгүлтүксүз жаңыртылып туруучу күчтүү түйүн менен чечет. Бул түйүн файлдарды алуу, бөлүп алуу жана контексттик түшүнүүнү жакшыртуу үчүн жайгаштырууларга табигый тил сүрөттөмөлөрүн кошууну камтыйт. Бул процесстеги маанилүү тоскоолдук – чоң код файлдарын маанилүү бөлүктөргө так бөлүү, бул ИИ тарабынан түзүлгөн коддогу катачылыктарды азайтуу жана эффективдүүлүктү оптималдаштыруу үчүн маанилүү.
Бул кыйынчылыктарды жеңүү үчүн Qodo тилге тиешелүү статикалык анализди колдонуп, семантикалык жактан маанилүү код бөлүктөрүн түзөт, ИИнин эффективдүүлүгүн төмөндөтө турган тиешесиз же толук эмес маалыматтарды минималдаштырууга аракет кылат.
Кодду алуу үчүн жакшыртылган жайгаштыруу моделдери
Qodoнун атайын жайгаштыруу моделдери…
Модельдерди кошуу, программалоо тилдери жана программалык документтер боюнча окутулган, кодду табуу жана түшүнүү тактыгын кыйла жакшыртат. Бул модель системага эффективдүү окшоштуктарды издөө мүмкүнчүлүгүн берет, колдонуучунун суроолоруна жооп катары билим базасынан эң тиешелүү маалыматтарды алып чыгат.
LLMдер менен салыштырганда, бул кошуу модельдери кичинекей жана GPU’ларга натыйжалуу бөлүштүрүлгөн, бул тезирээк окутуу убактысын жана аппараттык ресурстарды жакшыраак пайдаланууну камсыз кылат. Qodo өзүнүн кошуу модельдерин тактап, заманбап тактыкка жетишип, өз категорияларында Hugging Face MTEB рейтингинде алдыңкы орунду ээлеп турат.
NVIDIA менен ийгиликтүү кызматташтык
Натыйжалуу бир мисал катары NVIDIA жана Qodo ортосундагы кызматташтыкты белгилеп өтсө болот, анда Qodo’нун чечимдери NVIDIA’нын жеке код репозиторийлерин издөө үчүн ички RAG системаларын жакшыртты. Qodo’нун компоненттерин, анын ичинде код индекси, RAG кайра алуу жана кошуу моделин интеграциялоо менен, долбоор LLM негизиндеги суроолорго так жана так жоопторду берүүдө жогорку натыйжаларга жетишти.
Бул интеграция NVIDIA’нын ички системаларына Qodo’нун ыкмаларынын натыйжалуулугун көрсөттү, техникалык жоопторду так берип, кодду издөө натыйжаларынын жалпы сапатын жакшыртты.
Кененирээк маалымат алуу үчүн, оригинал макала NVIDIA сайтында жеткиликтүү.
блог.
Сүрөт булагы: Shutterstock
