Yapay Zeka ve Kod Geliştirme: Qodo’nun Yenilikçi Çözümü
Büyük dil modelleri (LLM’ler), program yazmayı hızlandıran yapay zeka araçları geliştirmiştir. Ancak, bu araçların daha karmaşık görevleri üstlenmesiyle birlikte bazı sınırlamalar belirgin hale gelmektedir. Programlama dillerinin inceliklerini anlama, karmaşık bağımlılıklar ve spesifik kod tabanlarına uyum sağlama gibi zorluklar, kalite düşüklüğüne yol açabilmekte ve ileride sıkıntılar yaratabilmektedir.
Qodo: Çoklu Ajanlı Kod Bütünlüğü Platformu
Qodo, NVIDIA Inception programı üyesi olan çoklu ajanlı bir kod bütünlüğü platformudur. Qodo, yazılım kalitesi iş akışlarını artıran ve otomatikleştiren yapay zeka destekli ajanlar sunar. Bu ajanlar kod yazma, test etme ve inceleme süreçlerine entegre edilmiştir.
Qodo’nun vizyonunun temel ilkesi, yapay zekanın yazılım bütünlüğü alanında anlamlı iyileştirmeler sağlayabilmesi için derin bir bağlamsal farkındalıkla çalışması gerektiğine inanmasıdır. Kod, yalnızca bir başına yazılmaz; daha geniş mimariler, sürekli gelişen bağımlılıklar ve belirli kodlama standartları içinde var olur. Yapay zekanın geliştiricilere etkin bir şekilde yardımcı olabilmesi için, yalnızca sözdizimini değil, aynı zamanda niyeti, desenleri ve kod tabanının daha geniş yapısını da anlaması gerekmektedir.
Qodo’nun Sürekli Güncellenen Pipeline Yapısı
Büyük, karmaşık kod tabanları sürekli olarak değişmektedir ve bağlam için indeksleme devam eden bir süreçtir. Qodo, kod ve test üretiminin her zaman en güncel durum üzerinden yapılmasını sağlamak için sürekli güncellenen bir indeksleme süreci oluşturmuştur. Bu süreç, bir kod tabanından dosyaların alınmasını, dosyaların anlamlı parçalara bölünmesini ve bu parçalara doğal dil açıklamaları eklemeyi içermektedir.
Ancak, kod spesifik RAG (Retrieve-Augmented Generation) pipeline’larında, büyük kod dosyalarını anlamlı segmentlere ayırmak bazı zorluklar içermektedir. Doğal dil metni için paragraflar ve cümleler belirgin sınırlar sağlarken, kodda anlamlı segmentler oluşturmak daha karmaşık hale gelir. Naif kesim yöntemleri, anlamlı kod segmentlerini doğru bir şekilde belirlemede sıkıntı yaşamaktadır. Geçersiz veya eksik kod segmentlerinin bir LLM’ye sağlanması, performansı olumsuz etkileyebilir ve yanıltıcı sonuçlara yol açabilir.
Qodo, dil spesifik statik analizleri kullanarak, kodun yapısını dikkate alarak parçalara ayırma işlemini gerçekleştirir. Bu yöntem, ilgili unsurların bir arada kalmasını sağlayarak, anlamlı parçalar oluşturur.
Kod İçin Özel Gömme Modelleri
Gömme modelleri, metni yüksek boyutlu vektörler haline dönüştürerek anlamı yakalamada kritik bir rol oynamaktadır. Bu gömme vektörleri, vektör veritabanlarında depolanır ve benzerlik aramaları için etkili bir şekilde kullanılabilir.
Kod spesifik görevlerde, programlama dilleri ve yazılım belgeleri üzerinde eğitim almış gömme modellerinin kullanılması oldukça stratejiktir. Bu tür bir model, kod sözdizimi, işlev adları ve teknik terimlerin inceliklerini daha iyi anlayarak, ilgili kod parçalarını veya belgeleri daha doğru bir şekilde geri alabilir. Qodo, bu amaca yönelik olarak iki gömme modeli geliştirmiştir: Qodo-Embed-1-1.5B ve Qodo-Embed-1-7B.
Kazançlar ve Sonuçlar
NVIDIA ve Qodo arasında gerçekleşen bir iş birliği, Qodo’nun çözümünün değerini gerçek dünyada gösteren bir örnek teşkil etmektedir. Bu çalışma, NVIDIA’nın özel kod havuzlarını araştırmak için LLM tabanlı sorgular yapma yeteneğini geliştirmeye yöneliktir. Qodo’nun özel bileşenleri, mevcut endüstri standartı bileşenlerle değiştirildiğinde, sistemin NVIDIA’nın kod havuzlarından daha iyi bilgi çıkarmasını sağladı.
Nihai yapı, NVIDIA’nın dahili Slack sistemine entegre edildi; bu, deneyimli geliştiricilerin belirli soruları sormalarını ve detaylı yanıtlara erişmelerini mümkün kılmıştır. Testlerde, NVIDIA’nın Genie pipeline’ı ile Qodo pipeline’ının karşılaştırılması sonucunda, Qodo’nun daha yüksek doğru yanıt oranları sunduğu görülmüştür.
Küçük veya büyük her türlü yazılım geliştirme sürecinde, Qodo’nun gömme modellerini deneyerek verimliliği artırabilirsiniz. Detaylı bilgi ve kaynaklar için NVIDIA Inception programına göz atabilirsiniz.
