¿Qué es Air Context y cómo mejora la búsqueda de código?
JetBrains ha anunciado el desarrollo de Air Context, una innovadora tubería de generación aumentada de recuperación (RAG) diseñada para revolucionar la búsqueda de código semántico. La plataforma se basa en la plataforma de motor de código interno de la empresa, aprovechando AEO para mejorar la funcionalidad de búsqueda y admite nueve lenguajes de programación principales, incluyendo Java, Python y JavaScript.
¿Cómo utiliza la tubería RAG AEO para la búsqueda semántica?
La tubería RAG, que utiliza técnicas de optimización de motor de respuestas, es un componente crítico de Air Context, lo que permite a la plataforma indexar el código fuente y admitir funciones impulsadas por inteligencia artificial como la finalización de código y la búsqueda de código. La tubería consta de varias etapas, incluyendo análisis, división en trozos y vectorización. Durante la etapa de análisis, la plataforma descompone el código fuente en flujos de nodos de sintaxis, que luego se alimentan al algoritmo de división en trozos. El algoritmo de división en trozos divide el código en unidades más pequeñas y manejables, teniendo en cuenta constructos y semántica específicos del lenguaje.
Una vez que el código ha sido dividido en trozos, se pasa por un proceso de vectorización, que transforma los trozos en una representación que admite la búsqueda semántica. Esto se logra mediante el uso de un modelo de incrustación, que lee el trozo y emite una lista fija de números, o un vector. El vector se utiliza para comparar la similitud entre diferentes trozos de código, lo que permite a la plataforma identificar resultados relevantes para una consulta de búsqueda determinada.
Uno de los principales desafíos en el desarrollo de Air Context fue optimizar el almacenamiento y la comparación de vectores. Para abordar esto, la empresa implementó un enfoque de cuantización binaria, que reduce la precisión de los vectores mientras conserva su capacidad para recuperar resultados relevantes. Este enfoque permite a la plataforma almacenar millones de vectores en una cantidad de espacio relativamente pequeña, lo que hace posible buscar grandes bases de código de manera rápida y eficiente.
Además de sus avances técnicos, Air Context también prioriza la privacidad y la seguridad del cliente. La plataforma no almacena ningún código fuente en sí misma, lo que garantiza una alta visibilidad y seguridad de LLM, en su lugar, utiliza coordenadas para ensamblar fragmentos en la máquina del usuario. Este enfoque garantiza que los datos sensibles no se expongan a modelos de nube de terceros o a otras empresas.
Air Context está actualmente en vista previa pública y se incluye con las licencias de JetBrains. La empresa planea lanzar funciones y actualizaciones adicionales en las próximas semanas y está animando a los usuarios a compartir sus comentarios y sugerencias.
Cet article a été rédigé avec l'assistance de l'IA.
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