Табнин спонсировал этот пост.
Реальность такова, что генеративный ИИ (Генай) никогда не был «введен» в предприятие; Это заполнилось, когда пользователи обнаружили, что это может взять некоторые из более утомительных задач из своего списка дел. Прежде чем кто -либо был готов, разработчики предприятия, которые пишут код для жизни, также использовали ИИ.
Это поставило лидеров предприятия в некоторое время. Кодирование Vibe для получения смутного минимального жизнеспособного продукта (MVP) допустимо, но есть оправданное подозрение относительно его использования в другом месте.
Но тяжелая работа на сегодняшнем предприятии не проекта Greenfield. Самым большим подъемом является поддержание устаревшей кодовой базы. И многие предприятия изучают, способен ли ИИ снять часть этого веса у разработчиков, не подвергая их распространенным рискам, связанным с ИИ.
Проблемы поддержания устаревшего кода
Большие кодовые базы, тщательно созданные с течением времени, всегда полны «устаревшего кода» — старого кода, написанного разработчиками, использующими старые технологические стеки и структуры. И весь этот код должен быть исправлен, обновлен и интегрирован, поскольку новые возможности разрабатываются вокруг этих устаревших систем, чтобы предприятие не остановилось.
Все системы следуют аналогичной истории происхождения: MVP конвертируется в продукт некоторыми умными разработчиками. Далее, по мере расширения вариантов использования, набор технологических интеграций находится в курсе. Затем внедряются корпоративные методологии.
Между тем, первоначальные разработчики переходят к новым проектам, оставляя после себя команду OPS, которая знает, как запустить систему. Тогда кто -то понимает, что система плохо масштабируется или не работает с новой системой или мандатом из недавней корпоративной реструктуризации, приобретения или регулирования.
Только несколько людей знают больше, чем небольшие разделы кода. Когда -то была некоторая восторженная документация, но она остановилась около пяти лет назад. Большая часть кода имеет смысл локально, но контекст таинственный. Интеграционные тесты прорвались некоторое время назад, но никто не помнит, когда.
Каждый разработчик в конечном итоге сталкивается с устаревшим кодом. Речь идет не о том, кто застрял с этим, а о том, как мы все можем справиться с этим лучше.
Как агент AI помогает модернизировать устаревшие системы
Недавно компании изучали агент AI для решения этих проблем. Эти продукты обычно будут смотреть на вашу кодовую базу, но все большие языковые модели (LLMS), которые выбрали современные примеры кода из «разнообразных» источников, могут изо всех сил пытаться понять старый корпоративный устаревший кодекс или местную политику.
Чтобы решить это, компании, включая Tabnine, включили извлеченное извлеченное образование (RAG) в свои LLMS, чтобы повысить точность и более внимательно посмотреть на код проекта.
Энтерправомерный контекстный двигатель Tabnine начинается с анализа кодовой базы. При изменении вашей кодовой базы двигатель может обновить свое понимание одновременно.
Чтобы понять, как работает тряпичный двигатель Tabnine, давайте разберем типичную задачу: подключение устаревшей системы к новому источнику данных.
Вы можете начать с того, чтобы спросить Tabnine: «Где в кодовой базе мы подключаемся к базе данных?» Это не общий запрос о базах данных; Контекстный двигатель Enterprise должен полностью понять кодовую базу для правильного выполнения этого запроса. Далее вы можете спросить: «Объясните, что этот код делает в отношении остальной части кода». Вы даже можете спросить агента документации Tabnine: «Создайте документы для этой функции», чтобы помочь проложить путь для следующей команды, работающей с устаревшим кодом. Вы также можете генерировать модульные тесты через стандартное окно чата Tabnine, если у вас нет времени для разработки, управляемой тестированием (TDD).
Чтобы упростить работу разработчикам, они могут запустить агента по борьбе с акмипсом из чата в качестве встроенной команды (/внедрения) или при запуске нового разговора. При запуске агент возвращает краткую резюме ключевых аспектов проекта, позволяя разработчикам быстро понять свою структуру и функции. Затем он предлагает дальнейшие релевантные пути для изучения, а не генерировать впечатляющую, но подавляющую резюме «Информационный дамп», как это делают некоторые агентские инструменты командной строки.
Приоритет безопасности, конфиденциальности и соответствия в области ИИ предприятия
Безопасность не является побочным вопросом для предприятий. Они участвуют в известной инфраструктуре, поэтому они могут быть уверены в таких вещах, как географические места компонентов для обеспечения юридического соблюдения. В то время как Tabnine поступает как плагин для помощников по коду искусственного интеллекта, как и другие, на которых я смотрел недавно, он уделяет больше внимания сохранению частного, безопасного и совместимого кода. Tabnine может быть проинструктирован только использовать только допустимый лицензионный код, с строгими ограждениями, правилами и текущими процессами проверки, которые подвергают цензуре ограниченные лицензии и обучают модели для безопасных, соответствующих выходов.
Предприятия тщательно выбирают своих поставщиков, редко используя небольшую команду, и должны быть уверены, что каждая технология, которую они используют, работает во всем их техническом стеке. Для поддержки кроссплатформенных требований Tabnine не требует какого-либо конкретного LLM или даже IDE. Как и следовало ожидать, он работает как плагин для VS Code и Intellij, а также Eclipse и довольно много других.
Поскольку его корпоративный контекстный двигатель может быть размещен в любом месте, Tabnine может вместить в вашем корпоративном воздушном разрыве, если это то, что нужно:
Источник: Tabnine
Он может быть настроен на предприятии, на помещениях или в частном облаке. Обратите внимание, что соединение обратно на серверы Tabnine является необязательным. В противном случае, таблица сидит за корпоративной стеной и сохраняет информационную конфиденциальность.
Tabnine не блокирует пользователей в единую проприетарную модель. Он работает с лучшими LLM, включая параметры Claude, GPT и с открытым исходным кодом, при этом позволяя использовать только разрешенные лицензионные кода. Это помогает снизить ваш юридический риск и защитить ваш кодекс.
Он соединяется с GIT и другими системами управления источниками, а также на местных экземплярах JIRA и Confluence, и знание проекта часто сохраняется в слиянии. Я ценю это, потому что я все еще думаю, что корпоративный вики -инструмент Atlassian является лучшим в классе для захвата знаний команды.
Инструменты видимости Tabnine также включают возможности управления, риска и соответствия (GRC), что является важной проблемой для большинства предприятий.
Источник: Tabnine
Инструмент GRC Generation Generation Generation — это история само по себе: так же, как вы не хотите, чтобы ваш секретный соус просочился, вы должны предотвратить нарушение необъяснимого кода. Tabnine может гарантировать, что непреодолимый код не используется в вашей кодовой базе предприятия, избегая дорогостоящих судебных исков об авторском праве или других претензий в отношении нарушения IP.
Набор инструментов ИИ для развития предприятия
У устаревших систем есть разные проблемы с проектами, построенными с нуля. Tabnine не новая LLM или новая IDE, а интегрированная платформа, которая использует ведущие IDE и LLMS для разработки предприятий. Благодаря своему набору инструментов искусственного интеллекта, возглавляемым Enterprise Context Engine, Tabnine помогает разработчикам получить критический опыт, необходимый для борьбы с проектами модернизации. Это происходит, предлагая типам AI Admance Enterprise Developers, которые должны решать устаревшие кодовые базы, сохраняя при этом внимание к предотвращению общих факторов риска.
Его история не совсем такого же повествования, как и кровоточащий края агента, но, поскольку технологические платы в более крупных компаниях сталкиваются с их политикой LLM, Tabnine будет довольно гостеприимным портом во время нарушения искусственного интеллекта.
Наша цель в Tabnine-создать и предоставить и доставлять рабочий процесс разработки с AVEPOM-ASISTOM, который дает возможность всем создателям кода, на всех языках, от концепции до завершения. Узнайте больше последних из Tabnine Trending Stories YouTube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Дэвид был лондонским профессиональным разработчиком программного обеспечения в Oracle Corp. и British Telecom, а также консультантом, помогающим командам работать более гибким образом. Он написал книгу по дизайну пользовательского интерфейса и с тех пор пишет технические статьи …. Подробнее от Дэвида Истмана
