James Ding
2025-yil 23-aprel 15:11
Qodo, NVIDIA DGX quvvatidagi AI yordamida kod qidirish va dasturiy ta’minot sifatini oshirish jarayonlarini yaxshilaydi, kod yaxlitligini ta’minlash va qayta olishni kuchaytiruvchi generatsiya tizimlari uchun innovatsion yechimlar taklif etadi.
Qodo, NVIDIA Inception dasturining muhim a’zosi sifatida, NVIDIA DGX texnologiyasidan innovatsion foydalanish orqali kod qidirish va dasturiy ta’minot sifatini oshirish jarayonini o’zgartirmoqda. Kompaniyaning ko’p agentli kod yaxlitligi platformasi, vazifalarni avtomatlashtirish va yaxshilash uchun ilg’or AI quvvatidagi agentlardan foydalanadi, masalan, c
NVIDIA blogiga ko’ra, kod yozish, sinovdan o’tkazish va ko’rib chiqish jarayonlari.
Kod yaxlitligi uchun innovatsion AI yechimlari
Qodo strategiyasining asosi, zamonaviy kod joylashuvi modelidan foydalangan holda, qayta olishni kuchaytiruvchi generatsiya (RAG) tizimlarini integratsiya qilishda yotadi. Bu model, NVIDIA ning DGX platformasida o’qitilgan, AI ga kodni yanada samarali tushunish va tahlil qilish imkonini beradi, bu esa katta til modellari (LLM) aniq kod takliflari, ishonchli sinovlar va ma’lumotli ko’rib chiqishlarni ishlab chiqarishini ta’minlaydi. Platformaning yondashuvi, AI dasturiy ta’minot yaxlitligini sezilarli darajada yaxshilash uchun chuqur kontekstual xabardorlikka ega bo’lishi kerakligiga ishonch bilan asoslangan.
Kodga xos RAG quvurlaridagi muammolar
Qodo katta, murakkab kod bazalarini indekslash muammolarini doimiy ravishda yangilanib turadigan kuchli quvur bilan hal qiladi. Ushbu quvur fayllarni olish, ularni segmentlarga ajratish va yaxshiroq kontekstual tushunish uchun joylashuvlarga tabiiy til tavsiflarini qo’shishni o’z ichiga oladi. Ushbu jarayonda katta kod fayllarini ma’noli segmentlarga to’g’ri bo’laklarga ajratish muhim to’siqdir, bu AI tomonidan ishlab chiqarilgan kodning samaradorligini optimallashtirish va xatolarni kamaytirish uchun zarurdir.
Ushbu muammolarni bartaraf etish uchun Qodo tilga xos statik tahlilni qo’llaydi, bu esa semantik jihatdan ma’noli kod segmentlarini yaratishga yordam beradi va AI samaradorligini pasaytirishi mumkin bo’lgan aloqasiz yoki to’liq bo’lmagan ma’lumotlarni kiritishni minimallashtiradi.
Kodni olishni yaxshilash uchun joylashuv modellari
Qodo ning maxsus joylashuv modellari…
Modelni qo’shish, dasturlash tillari va dasturiy ta’minot hujjatlari bo’yicha o’qitilgan, kodni topish va tushunish aniqligini sezilarli darajada oshiradi. Ushbu model tizimga samarali o’xshashlik qidiruvlarini amalga oshirish imkonini beradi, foydalanuvchi so’rovlariga javoban bilim bazasidan eng muhim ma’lumotlarni olish imkonini beradi.
LLM-lar bilan taqqoslaganda, bu qo’shish modellari kichikroq va GPU-lar bo’ylab samarali tarqatilgan, bu esa tezroq o’qitish vaqtlarini va apparat resurslaridan yaxshiroq foydalanishni ta’minlaydi. Qodo o’zining qo’shish modellarini mukammal darajada sozladi, eng zamonaviy aniqlikka erishdi va o’z toifalarida Hugging Face MTEB reytingida yetakchilik qildi.
NVIDIA bilan muvaffaqiyatli hamkorlik
Diqqatga sazovor bir tadqiqot NVIDIA va Qodo o’rtasidagi hamkorlikni ta’kidlaydi, bu yerda Qodo yechimlari NVIDIA ning ichki RAG tizimlarini xususiy kod omborlarini qidirish uchun yaxshiladi. Qodo komponentlarini, jumladan kod indeksatori, RAG qidiruvchisi va qo’shish modelini integratsiya qilish orqali loyiha LLM asosidagi so’rovlar uchun aniq va to’g’ri javoblar ishlab chiqarishda yuqori natijalarga erishdi.
Bu integratsiya NVIDIA ning ichki tizimlariga Qodo ning yondashuvining samaradorligini ko’rsatdi, batafsil texnik javoblar taklif etdi va kod qidiruv natijalarining umumiy sifatini yaxshiladi.
Qo’shimcha ma’lumotlar uchun asl maqola NVIDIA saytida mavjud.
blog.
Rasm manbai: Shutterstock
