ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Tekoälyä ohjelmistokehityksessä
CIeNET, teknologiaratkaisuihin erikoistunut ALTEN-konsernin tytäryhtiö, edistää innovaatioita koodauksen alalla. CIeNET hyödyntää tekoälyllä toimivia koodinmuodostustyökaluja ja suuria kielimalleja (LLM) tehostaakseen toimintoja, parantaakseen koodauksen laatua ja kehittäjäkokemusta.
Generatiivisen tekoälyn integrointi ohjelmistokehitykseen mullistaa sen, miten ohjelmistokehittäjät rakentavat ja ylläpitävät sovelluksia, auttaen heitä kirjoittamaan ja korjaamaan koodia nopeammin ja tehokkaammin. Generatiivisia tekoälyavustajia koskevan työnsä kautta CIeNET tarjoaa konsultointipalveluja ja ratkaisuja, joilla pyritään optimoimaan tekoälytyökalujen suorituskykyä.
Haaste
Parantaa nykyisen tekoälyavusteisen koodausavustajan luotettavuutta ja suorituskykyä tuottamalla tarkkaa ja laadukasta koodia, joka toimii erilaisissa tilanteissa, tunnistaa ja korjaa virheet nopeasti, mukautuu erilaisiin ohjelmointityyleihin ja reagoi hyvin annettuihin ohjeisiin.
Ratkaisu
- Tekoälyn koodiavustajan lisäosat IDE-ohjelmiin, jotka vastaavat ohjelmistokehittäjien muuttuvia tarpeita.
- Automatisoidut vertailujärjestelmät suorituskyvyn ja tarkkuuden arvioimiseksi.
- Kehittyneet prompt engineering -tekniikat, joilla parannetaan tekoälyn tuottaman koodin merkityksellisyyttä ja tarkkuutta.
- Testaus, jolla varmistetaan IDE-lisäosien toiminnallinen ja ei-toiminnallinen luotettavuus.
- Kattava triage-järjestelmä ongelmien hallitsemiseksi.
- Optimoidut ohjeet, joilla varmistetaan, että LLM-ohjelmat tuottavat täsmällistä ja asiayhteyteen sopivaa koodia.
Hyödyt
- Parannettu koodin laatu
- Tekoälyavustajien reagointikyvyn parantaminen
- Ohjelmistokehittäjien tuottavuuden kasvu
Parannetut tekoälyn koodausavustajat
Yksi CIeNETin merkittävimmistä saavutuksista on Generative AI Benchmark System (GAINS). GAINS-järjestelmällä verrataan erilaisia LLM-pohjaisia koodausavustajia – kuten OpenAI:n ChatGPT, Google Gemini ja Anthropic Claude 3 – ja arvioidaan, miten ne toimivat eri tilanteissa. Näin CIeNET voi tunnistaa parannusalueita ja hienosäätää järjestelmiä. Automatisoitu testausprosessi vähentää virheitä ja nopeuttaa työkalujen kehittämistä, kun taas suurten kielimallien (LLM) hienosäätö parantaa koodin tuottamisen tarkkuutta ja laatua. Tällä tavoin GAINS parantaa tekoälyavusteisten koodausavustajien luotettavuutta ja suorituskykyä, jotka on jo integroitu yleisesti käytettyihin ohjelmistoihin, todellisissa koodausympäristöissä. Varmistaakseen saumattoman integroitumisen osaksi kehitysympäristöjä (IDE) järjestelmät käyvät läpi kattavan testauksen, erittelyn ja hienosäädön, jolla ratkaistaan käyttöliittymiin, taustapalveluihin ja LLM-vuorovaikutukseen liittyviä ongelmia. Korjaamalla virheitä ja lisäämällä uusia ominaisuuksia nykyisistä työkaluista tulee entistä hyödyllisempiä kehittäjille. Tekoälylle annettavien ohjeiden parantaminen lisää niiden tehokkuutta entisestään.
CIeNETin välineistö
CIeNET käytti erilaisia työkaluja, kuten Python, Java, Go, C++ ja JavaScript, sekä lisäosia, kuten Gemini, Copilot ja CodeWhisperer, jotka on integroitu IDE-ohjelmiin, kuten Visual Studio Code ja JetBrains.
Tulokset, joilla on merkitystä
Näillä parannuksilla on todellista merkitystä ohjelmistokehittäjille ja heidän asiakkailleen. Uudet työvälineet parantavat tekoälyn kykyä ymmärtää todellisia haasteita ja vastata niihin ehdotuksilla, jotka ovat entistä tarkempia ja hyödyllisempiä. Tämä puolestaan säästää ohjelmistokehittäjien aikaa, jolloin he voivat keskittyä luovempiin ja tärkeämpiin tehtäviin ja rajoittaa aikaa, joka heidän on käytettävä toistuvien ongelmatilanteiden ratkaisemiseen.
CIeNETin asiantuntemus generatiivisen tekoälyn integroimisessa nykyaikaisiinkehitysprosesseihin on esimerkki siitä, miten räätälöidyillä ratkaisuilla voidaan parantaa tuottavuutta ja tehostaa ohjelmistosuunnitteluprosesseja. Käsitellessään suurten kielimallien luotettavuuden, prompt-optimoinnin ja testausautomaation kaltaisia haasteita CIeNETin työ generatiivisen tekoälyn parissa raivaa tietä älykkäämmälle teknologialle, joka voi auttaa ratkaisemaan monimutkaisia ongelmia. Painopisteenä on tehdä näistä työkaluista luotettavia ja käyttäjäystävällisiä. Ratkaisut ovat hyödyllisiä koodauksen lisäksi myös muilla aloilla.