Создание инструментов программирования на основе ИИ: техническое руководство для основателей

Область инструментов программирования на основе ИИ быстро развивается, и такие продукты, как Github Copilot, ведут за собой. Эта статья направлена на предоставление всестороннего руководства для основателей и технических директоров (CTO), стремящихся создать инструменты для разработчиков на основе ИИ. Мы рассмотрим общие шаблоны проектирования, их компромиссы и ключевые инженерные задачи, которые необходимо решить при создании таких инструментов.

При разработке инструментов программирования на основе ИИ возникло несколько шаблонов проектирования, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки. Понимание этих шаблонов имеет решающее значение для принятия обоснованных решений о архитектуре продукта и функциональности.

Существуют две основные модели взаимодействия: индивидуальное программирование и парное программирование. В модели индивидуального программирования ИИ действует независимо, открывая запросы на внесение изменений или проблемы в репозиториях. Модель парного программирования предполагает, что ИИ работает вместе с пользователем в реальном времени, например, в интегрированных средах разработки (IDE) с поддержкой ИИ. Индивидуальное программирование имеет больший потенциал для повышения производительности, но может быть сложным для получения обратной связи, в то время как парное программирование предлагает более простую обратную связь, но может иметь ограничения по улучшению производительности.

Мутация кода может осуществляться детерминированно или вероятностно. Детерминированные подходы используют алгоритмы сопоставления шаблонов (codemods) для надежных, последовательных изменений, но требуют предварительной настройки. Вероятностные подходы используют ИИ для непосредственного генерации кода, предлагая больше креативности, но потенциально вводя ошибки. Большинство продуктов, вероятно, будут использовать комбинацию обоих методов, балансируя надежность и адаптивность в зависимости от конкретных случаев использования и требований клиентов.

Подходы нулевого выстрела (или нескольких выстрелов) предполагают, что LLM получает запрос и непосредственно производит вывод. Архитектуры, управляемые агентами, используют многоступенчатые движки рассуждений, которые объединяют LLM с этапами планирования и самоанализа. Агенты могут быть более мощными, но потенциально сложнее контролировать. Выбор между этими подходами зависит от сложности задачи и желаемого уровня автономии.

Планирование может быть направляемым человеком или независимым от ИИ. Направляемое человеком планирование, как в тестовой платформе Momentic, позволяет пользователям предоставлять высокоуровневые инструкции, которые выполняет ИИ. Независимое планирование, представленное рабочим процессом отладки Goast.ai, позволяет ИИ создавать и выполнять планы автономно. Выбор зависит от ценностного предложения и баланса между усилиями по созданию плана и временем реализации.

Создание инструментов для разработчиков на основе ИИ связано с несколькими техническими проблемами, которые необходимо решить для эффективной разработки продукта.

Большие кодовые базы часто превышают контекстное окно ИИ-моделей, что требует эффективных стратегий предварительной обработки и индексации. Это включает в себя разбиение кодовых баз на части, генерацию векторных представлений и их хранение в векторных базах данных для быстрого извлечения. Можно использовать различные стратегии разбиения (по размеру, структуре, файлам или компонентам), и комбинирование нескольких стратегий индексации может дать наилучшие результаты. Кроме того, не-ИИ-картирование кодовых баз может дополнить эти стратегии для улучшения понимания контекста.

Обеспечение безопасности, функциональности и точности кода, сгенерированного ИИ, имеет решающее значение для создания доверия. Техники валидации включают использование линтеров и статических анализаторов, комплексное тестирование, формальные методы и обратную связь от людей. Каждый подход имеет свои сильные и слабые стороны, и лучшая стратегия часто включает комбинацию этих техник, адаптированных к конкретному случаю использования и требованиям продукта.

При создании инструментов программирования на основе ИИ основатели и CTO должны учитывать два ключевых вопроса: 1) Какое количество человеческого участия желательно в процессе? 2) Как будет обеспечиваться надежность и точность системы? Ответы на эти вопросы помогут в принятии решений о моделях взаимодействия, подходах к планированию и стратегиях валидации. Хотя технические аспекты имеют решающее значение, рыночная динамика также играет значительную роль в успехе стартапа. Основатели должны сочетать технические идеи из этой статьи с соображениями бизнес-модели, чтобы создать продукты, которые могут процветать в конкурентной среде инструментов для разработчиков на основе ИИ.