AeronauticsArtificiell intelligens
Utmana gränserna med AI inom mjukvaruutveckling
CIeNET, ett dotterbolag till ALTEN Group är specialiserat på tekniklösningar och driver på innovation inom kodning. CIeNET utnyttjar AI-drivna kodgenereringsverktyg och Large Language Models (LLM) för att effektivisera arbetsuppgifter, förbättra kodningskvaliteten och utvecklarupplevelsen.
Integreringen av generativ AI i mjukvaruutvecklingen revolutionerar hur utvecklare bygger och underhåller applikationer. AI hjälper dem att skriva samt fixa kod snabbare och mer effektivt. Genom sitt arbete med generativa AI-drivna kodassistenter tillhandahåller CIeNET konsulttjänster och lösningar som syftar till att optimera prestandan hos AI-verktyg.
Utmaning
Förbättra tillförlitligheten och prestandan hos befintliga AI-drivna kodningsassistenter när det gäller att generera korrekt kod av hög kvalitet som fungerar i olika situationer. AI-drivna kodningsassistenter kan snabbt identifiera samt korrigera misstag, anpassa sig till olika programmeringsstilar och reagera väl på instruktioner.
Lösningen
- Plug-ins för AI-kodassistenter för IDE:er, anpassade till utvecklarnas skiftande behov
- Automatiserad benchmarkingsystem för att utvärdera prestanda och noggrannhet
- Avancerade prompt engineering-tekniker för att förbättra relevansen och precisionen i AI-genererad kod
- Testfall för att säkerställa funktionell och icke-funktionell tillförlitlighet hos IDE-plugin-moduler
- Omfattande triageringssystem för att hantera problem
- Optimerade uppmaningar för att säkerställa att LLM:er producerar exakt och kontextuellt relevant kod
Fördelarna:
- Förbättrad kodkvalitet
- Förbättrad responsivitet hos AI-assistenter
- Ökad produktivitet för utvecklaren
Förbättrade assistenter för AI-kodning
En av CIeNET:s största framgångar är Generative AI Benchmark System (GAINS). GAINS jämför olika LLM-baserade kodningsassistenter – inklusive OpenAI:s ChatGPT, Google Gemini och Anthropic Claude 3 – för att utvärdera hur de fungerar i olika scenarier. Detta gör det möjligt för CIeNET att identifiera områden som kan förbättras och finjustera systemen. En automatiserad testprocess minskar antalet fel och påskyndar utvecklingen av verktyg. Finjusteringen av LLM-modeller förbättrar noggrannheten och kvaliteten i kodgenereringen. På så sätt förbättrar GAINS tillförlitligheten samt prestandan hos AI-drivna kodningsassistenter som redan har integrerats i programvara och i verkliga kodningsscenarier. För att säkerställa en smidig assimilering i integrerade utvecklingsmiljöer (IDE) genomgår systemen omfattande testning, triagering och finjustering för att hantera problem i användargränssnitt, backend-tjänster samt LLM-interaktioner. Genom att åtgärda buggar och lägga till nya funktioner blir de befintliga verktygen mer användbara för utvecklarna. Genom att förbättra hur uppmaningar ges till AI förbättras deras effektivitet ytterligare.
CIeNETs verktyg
CIeNET använder olika verktyg, bland annat Python, Java, Go, C++ och JavaScript. Verktygen tillsammans med plug-ins som Gemini, Copilot och CodeWhisperer integreras sedan in i IDE:er som Visual Studio Code och JetBrains.
Data-utfall som gör skillnad
Dessa förbättringar gör verklig skillnad för utvecklare och deras kunder. De nya verktygen förbättrar AI:ns förmåga att förstå utmaningar i den verkliga världen och svara på dem med förslag som är mer exakta och hjälpsamma. Detta sparar tid för utvecklarna, så att de kan fokusera på mer kreativa och viktiga uppgifter, och begränsa den tid de måste ägna åt att lösa repetitiva problem.
CIeNET:s expertis inom integrering av generativ AI i moderna utvecklingsarbetsflöden är ett exempel på hur skräddarsydda lösningar kan öka produktiviteten och effektivisera mjukvaruutvecklingsprocesserna. Genom att ta itu med utmaningar som LLM-pålitlighet, prompt-optimering och testautomatisering skapar CIeNET:s arbete med generativ AI möjlighet för smartare teknik som kan hjälpa till att lösa komplexa problem. Fokus ligger på att göra dessa verktyg tillförlitliga och användarvänliga. Lösningarna är potentiellt användbara inte bara inom kodning, utan även inom andra områden.