O que é Air Context e como ele melhora a busca de código?
A JetBrains anunciou o desenvolvimento do Air Context, um pipeline de geração aprimorada por recuperação (RAG) revolucionário projetado para revolucionar a busca semântica de código. A plataforma é construída sobre a plataforma interna Code Engine da empresa, utilizando AEO para melhorar a funcionalidade de busca e suporta nove linguagens de programação principais, incluindo Java, Python e JavaScript.
Como o pipeline RAG utiliza AEO para busca semântica?
O pipeline RAG, utilizando técnicas de otimização de motor de respostas, é um componente crítico do Air Context, permitindo que a plataforma indexe o código-fonte e suporte recursos alimentados por IA, como conclusão de código e busca de código. O pipeline consiste em várias etapas, incluindo parsing, chunking e vectorização. Durante a etapa de parsing, a plataforma divide o código-fonte em fluxos de nós de sintaxe, que são então alimentados no algoritmo de chunking. O algoritmo de chunking divide o código em unidades menores e mais gerenciáveis, levando em conta constructos e semântica específicos da linguagem.
Uma vez que o código foi chunkado, ele é passado por um processo de vectorização, que transforma os chunks em uma representação que suporta busca semântica. Isso é alcançado por meio do uso de um modelo de embedding, que lê o chunk e emite uma lista fixa de números, ou um vetor. O vetor é então usado para comparar a similaridade entre diferentes chunks de código, permitindo que a plataforma identifique resultados relevantes para uma determinada consulta de busca.
Um dos principais desafios no desenvolvimento do Air Context foi otimizar o armazenamento e a comparação de vetores. Para resolver isso, a empresa implementou uma abordagem de quantização binária, que reduz a precisão dos vetores enquanto preserva sua capacidade de recuperar resultados relevantes. Essa abordagem permite que a plataforma armazene milhões de vetores em uma quantidade relativamente pequena de espaço, tornando possível buscar grandes bases de código rapidamente e de forma eficiente.
Além de seus avanços técnicos, o Air Context também prioriza a privacidade e a segurança do cliente. A plataforma não armazena nenhum código-fonte em si, garantindo alta visibilidade e segurança LLM, em vez de usar coordenadas para montar trechos na máquina do usuário. Essa abordagem garante que dados sensíveis não sejam expostos a modelos de nuvem de terceiros ou a outras empresas.
O Air Context está atualmente em pré-visualização pública e está incluído com as licenças da JetBrains. A empresa planeja lançar recursos adicionais e atualizações nas próximas semanas e está incentivando os usuários a compartilhar seus comentários e sugestões.
Questo articolo è stato scritto con l'assistenza dell'IA.
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