James Ding
23 Nisan 2025 15:11
Qodo, NVIDIA DGX destekli yapay zeka ile kod arama ve yazılım kalitesi iş akışlarını geliştirerek, kod bütünlüğü ve geri alma artırılmış üretim sistemleri için yenilikçi çözümler sunmaktadır.
Qodo, NVIDIA Inception programının önde gelen bir üyesi olarak, NVIDIA DGX teknolojisini yenilikçi bir şekilde kullanarak kod arama ve yazılım kalitesi iş akışlarının manzarasını dönüştürmektedir. Şirketin çoklu ajan kod bütünlüğü platformu, görevleri otomatikleştirmek ve geliştirmek için gelişmiş yapay zeka destekli ajanlar kullanmaktadır.
kod yazma, test etme ve inceleme süreçleri, NVIDIA’nın bloguna göre.
Kod Bütünlüğü için Yenilikçi AI Çözümleri
Qodo’nun stratejisinin temelinde, en son teknolojiye sahip bir kod gömme modeli ile desteklenen geri alma artırılmış üretim (RAG) sistemlerinin entegrasyonu yatmaktadır. NVIDIA’nın DGX platformunda eğitilen bu model, AI’nın kodu daha etkili bir şekilde anlamasını ve analiz etmesini sağlar, böylece büyük dil modellerinin (LLM’ler) doğru kod önerileri, güvenilir testler ve içgörülü incelemeler üretmesini garanti eder. Platformun yaklaşımı, AI’nın yazılım bütünlüğünü önemli ölçüde artırmak için derin bir bağlamsal farkındalığa sahip olması gerektiği inancına dayanmaktadır.
Kod Özel RAG Boru Hatlarındaki Zorluklar
Qodo, büyük ve karmaşık kod tabanlarını indekslemenin zorluklarını, sürekli olarak güncel bir indeks tutan sağlam bir boru hattı ile ele almaktadır. Bu boru hattı, dosyaları alma, segmentlere ayırma ve daha iyi bağlamsal anlayış için gömme işlemlerine doğal dil açıklamaları eklemeyi içerir. Bu süreçte önemli bir engel, büyük kod dosyalarını anlamlı segmentlere doğru bir şekilde ayırmaktır; bu, AI tarafından üretilen kodun performansını optimize etmek ve hataları azaltmak için kritik öneme sahiptir.
Bu zorlukların üstesinden gelmek için Qodo, AI performansını engelleyebilecek alakasız veya eksik bilgilerin dahil edilmesini en aza indirmek amacıyla anlamsal olarak anlamlı kod segmentleri oluşturmak için dil spesifik statik analiz kullanmaktadır.
Geliştirilmiş Kod Alma için Gömme Modelleri
Qodo’nun özel gömme…
Programlama dilleri ve yazılım belgeleri üzerinde eğitilen gömme modeli, kod alma ve anlama doğruluğunu önemli ölçüde artırmaktadır. Bu model, sistemin kullanıcı sorgularına yanıt olarak bilgi tabanından en ilgili bilgileri almasını sağlayarak verimli benzerlik aramaları yapmasına olanak tanır.
LLM’lerle karşılaştırıldığında, bu gömme modelleri daha küçüktür ve GPU’lar arasında daha verimli bir şekilde dağıtılabilir, bu da daha hızlı eğitim süreleri ve donanım kaynaklarının daha iyi kullanılmasını sağlar. Qodo, gömme modellerini ince ayar yaparak, en son teknoloji doğruluğuna ulaşmış ve kendi kategorilerinde Hugging Face MTEB liderlik tablosunda önde gelmiştir.
NVIDIA ile Başarılı İşbirliği
Dikkate değer bir vaka çalışması, NVIDIA ve Qodo arasındaki işbirliğini vurgulamaktadır; burada Qodo’nun çözümleri, NVIDIA’nın özel kod havuzu aramaları için iç RAG sistemlerini geliştirmiştir. Qodo’nun bir kod dizinleyici, RAG alıcı ve gömme modeli gibi bileşenlerini entegre ederek, proje LLM tabanlı sorgulara doğru ve kesin yanıtlar üretmede üstün sonuçlar elde etmiştir.
NVIDIA’nın iç sistemlerine yapılan bu entegrasyon, Qodo’nun yaklaşımının etkinliğini göstermiş, ayrıntılı teknik yanıtlar sunmuş ve kod arama sonuçlarının genel kalitesini artırmıştır.
Daha ayrıntılı bilgiler için, orijinal makale NVIDIA üzerinde mevcuttur.
blog.
Görsel kaynağı: Shutterstock
