साक्षात्कार
इटामर फ्रीडमैन, सीईओ और कोडियमएआई के सह-संस्थापक – साक्षात्कार श्रृंखला
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इटामर फ्रीडमैन कोडियमएआई के सीईओ और सह-संस्थापक हैं। कोडियम कोड जनरेशन के “कोड इंटीग्रिटी” पक्ष पर केंद्रित है – स्वचालित परीक्षण, कोड व्याख्या, और समीक्षा उत्पन्न करना। उन्होंने प्रतिस्पर्धी प्रोग्रामिंग चुनौतियों के लिए कोड समाधान उत्पन्न करने पर शोध जारी किया है जो गूगल डीपमाइंड से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।
आपको एआई में कब और कैसे रुचि हुई?
2009 में, मैं मेलानॉक्स (एनवीडिया द्वारा अधिग्रहित) में काम कर रहा था और इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग का अध्ययन कर रहा था। मेलानॉक्स में विकास प्रक्रियाओं को मशीन-लर्निंग अल्गोरिदम द्वारा स्वचालित किया जा सकता है, इस बात को समझने के बाद, मैंने अपनी मेजर्स को ऑप्टिमाइजेशन और मशीन लर्निंग में बदल दिया और इस क्षेत्र में एमएससी पूरा किया। 2010 तक, मैं पहले से ही एक गहरे शिक्षण परियोजना (3 परतों वाले तंत्रिका नेटवर्क) पर काम कर रहा था, जो मेरे अलीबाबा में समय के लिए आधार तैयार कर रहा था, जहां मैंने एक शोध समूह का नेतृत्व किया जो तंत्रिका वास्तुकला खोज, मॉडल प्रशिक्षण, और डेवलपर्स के लिए ऑटोमेल टूल्स बनाने में माहिर था। 2021 के आसपास, मैं अपने काम को “एआई” कहलाने से नहीं हिचकिचाता था, क्योंकि बड़े भाषा मॉडल शक्तिशाली उपकरण बन गए थे, और मैं जो हासिल कर सकता था उसे कल्पना करने में मेरी कल्पना बढ़ गई थी।
(NVDA )आपका पिछला कंप्यूटर विजन फोकस्ड स्टार्टअप विजुअलेड अलीबाबा ग्रुप द्वारा अधिग्रहित किया गया था, यह स्टार्टअप क्या था और आप इस अनुभव से क्या सीखा?
विजुअलेड लोगो, क्यूआर कोड, और उनके बीच की हर चीज़ में माहिर था, जिसमें छवियों में जानकारी सुरक्षित और छिपाना शामिल था ताकि सुरक्षित पीयर-टू-पीयर लेनदेन और जुड़ाव को सक्षम किया जा सके। विजुअलेड में, हम 2012 से मोबाइल डिवाइसों पर अल्गोरिदम चला रहे थे, जिसमें मॉडल शामिल थे। यह उस समय में करना चुनौतीपूर्ण और चालाकी से भरा हुआ था, और हमने कुशल मॉडल और उनके आसपास के गार्डरेल्स बनाने के बारे में बहुत कुछ सीखा।
आज भी, मैं उन सबक को लागू करता हूं जो मैंने उस समय से सीखा है – उदाहरण के लिए, जब हमने ओपन-सोर्स समाधान जनरेशन टूल अल्फाकोडियम बनाया, तो हमने फ्लो इंजीनियरिंग की अवधारणा पेश की और इस अवधारणा को लागू किया ताकि एलएलएम मॉडल्स के आउटपुट को गार्डरेल्स में रखा जा सके।
कोडियमएआई लॉन्च करने के पीछे की उत्पत्ति की कहानी साझा करें?
अलीबाबा में, मैंने पहले से ही देखा था कि कोड में एक बग एक मिलियन-डॉलर की समस्या का कारण बन सकता है और डेवलपर्स को कोड जनरेशन के साथ गुणवत्ता या अखंडता की हानि के बिना रखने के लिए जो चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। यह समस्या बनी हुई है, और आज कम गुणवत्ता वाले कोड को एक ट्रिलियन-डॉलर की समस्या के रूप में जिम्मेदार ठहराया जा रहा है जो बढ़ती जा रही है।
कोडियमएआई टीम बड़े पैमाने पर एआई-संचालित उपकरण बनाने में माहिर है और डेवलपर्स के सामने आने वाली दर्दनाक बिंदुओं को हल करने के लिए प्रेरित है। नए एलएलएम और एआई क्षमताओं के साथ, हमें यह समझ में आया कि यह हमारे लिए एक समग्र कोड अखंडता प्लेटफ़ॉर्म बनाने का अवसर था ताकि व्यस्त टीमों को बग और अन्य अखंडता मुद्दों को कम करने में मदद मिल सके। जैसे-जैसे अधिक कोड एआई द्वारा उत्पन्न किया गया, इस कोड को बेंचमार्क करने और यह सुनिश्चित करने की समस्या कि यह इरादा के अनुसार काम करता है, एक महत्वपूर्ण दर्द बिंदु बन गया और हम इसे हल करने के लिए प्रेरित थे। बड़े पैमाने पर एआई-संचालित उपकरण बनाना और बेंचमार्किंग एक आवश्यक अवधारणा है जो हमारे लिए है।
कोडियमएआई कोड पर कौन से गैर-तुच्छ विश्लेषण करता है और यह विकासकर्ताओं को कोड गुणवत्ता में सुधार करने में कैसे समर्थन करता है?
हाल तक, विकासकर्ताओं के लिए उपलब्ध उपकरणों ने थोड़ा मूल्य प्रदान किया – लेकिन एलएलएम (चैटजीपीटी, कोपायलट, आदि) की क्षमताओं के आगमन के साथ, क्षमताएं अब अपेक्षाओं से अधिक होने लगी हैं, और विकासकर्ताओं के लिए उपलब्ध समर्थन अब तुच्छ नहीं है।
कोडियमएआई द्वारा विकसित कोडियमेट कोडिंग-एजेंट विकासकर्ताओं को अपने कार्यप्रवाह में सुधार करने और कोड जनरेशन में सुधार करने के लिए विशिष्ट उपकरण प्रदान करता है। कोडियमेट विकास प्रक्रिया को स्वचालित सहायता प्रदान करके विकास प्रक्रिया को स्ट्रीमलाइन करता है। मानव विकासकर्ता द्वारा उनके वातावरण में हाइलाइट किए गए मौजूदा कोड स्निपेट्स का उपयोग करके, एजेंट स्वचालित रूप से एक आसान-से-अनुसरण विकास योजना तैयार कर सकता है, योजना के अनुसार कोड लिख सकता है, डुप्लिकेट कोड की पहचान कर सकता है जिसे विकासकर्ता उपयोग या हटाना चाहता है, दस्तावेज़ तैयार कर सकता है, और यह सुनिश्चित करने के लिए परीक्षण का सुझाव दे सकता है कि कोड लाइव वातावरण में तैनात किए जाने से पहले ठीक से काम करता है।
कोडियमेट विकासकर्ताओं को कोड-अंडर-परीक्षण के संभावित व्यवहार और शाखाओं के बारे में गहन व्यवहार विश्लेषण प्रदान करता है। यह विकासकर्ताओं को उत्पन्न कोड की जांच करने और सभी व्यवहारों को कवर करने वाले परीक्षण बनाने की अनुमति देता है, जिससे कोड की गुणवत्ता में सुधार होता है जैसा कि विकासकर्ता ने अकेले सभी संभावित मामलों के लिए खाता है।
पीआर-एजेंट पुल अनुरोध विश्लेषण के लिए कौन सी विशिष्ट कार्यक्षमता प्रदान करता है और यह गिटहब और गिटलैब जैसे प्लेटफ़ॉर्म पर समीक्षा प्रक्रिया को कैसे सुव्यवस्थित करता है?
पीआर-एजेंट पुल अनुरोध विश्लेषण और समीक्षण प्रक्रिया को बढ़ाने और सुव्यवस्थित करने के लिए डिज़ाइन की गई विभिन्न कार्यक्षमता प्रदान करता है।
(GTLB )स्वचालित पीआर विवरण जनरेशन पुल अनुरोधों के लिए विस्तृत और विस्तृत विवरण स्वचालित रूप से उत्पन्न करता है। यह सुविधा उन सामान्य समस्याओं को संबोधित करती है जहां विकासकर्ता समय की कमी या उपेक्षा के कारण विस्तृत पीआर विवरण छोड़ सकते हैं। स्वचालित विवरणों के साथ, प्रत्येक पीआर पर्याप्त संदर्भ से लैस होता है, जिससे समीक्षकों को कोड डिफ्स को व्यापक रूप से डिकोड करने की आवश्यकता के बिना परिवर्तनों को समझने में मदद मिलती है। हमने स्वचालित पीआर समीक्षा भी बनाई है ताकि विकासकर्ताओं को पीआर का एक व्यापक अवलोकन प्रदान किया जा सके जो उन्हें बग, सुरक्षा कमजोरियों या कोड गंध जैसे संभावित मुद्दों को अग्रिम रूप से पहचानने देता है। यह पूर्वकालिक प्रतिक्रिया विकासकर्ताओं को समीक्षा प्रक्रिया से पहले सुधार करने की अनुमति देती है, जिससे समीक्षकों तक पहुंचने वाले कोड की गुणवत्ता में सुधार होता है।
एआई का लाभ उठाकर, स्वचालित कोड सुझाव पीआर इंटरफ़ेस के भीतर सीधे सुधार या वैकल्पिक कार्यान्वयन सुझा सकते हैं। ये सुझाव अनुकूलन, कोडिंग मानकों का पालन, या यहां तक कि वास्तुकला उन्नति हो सकते हैं, जो कोड बेस की गुणवत्ता को क्रमिक रूप से बढ़ाने में मदद करते हैं।
पीआर-एजेंट को प्रदान किए जाने वाले निर्देशों को अनुकूलित करने के लिए कई विकल्पों का समर्थन करता है। अनुकूलन विकल्पों में से एक गिटहब और गिटलैब जैसे प्लेटफ़ॉर्म पर पुल अनुरोधों के संगठन और प्रबंधन को बढ़ाने के लिए कस्टम लेबल का उपयोग है। यह कार्यक्षमता विकास और समीक्षा प्रक्रियाओं की संचालन दक्षता और स्पष्टता में योगदान करती है।
कोडियमएआई कैसे अर्थपूर्ण परीक्षण उत्पन्न करता है, और ये परीक्षण मानक इकाई परीक्षणों की तुलना में अधिक प्रभावी क्यों हैं?
हम कोड रिपॉजिटरी को स्कैन करके परीक्षण के लिए प्रासंगिक कोड स्निपेट्स की पहचान करके परीक्षण जनरेशन को बढ़ाते हैं। चेन-ऑफ-थॉट प्रॉम्प्ट्स का उपयोग करके हम सभी संभावित कोड व्यवहारों को मैप आउट करते हैं, जिसमें टाइपिकल पथ और एज केस शामिल हैं। हमारा दृष्टिकोण संदर्भ-विशिष्ट फेचिंग और विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं के लिए अनुकूलित प्रॉम्प्ट्स का उपयोग करता है, जो उद्योग मानकों को पूरा करने के लिए विशेषज्ञ ज्ञान को एकीकृत करते हैं। इसके अतिरिक्त, कोडियमएआई विशिष्ट रनटाइम वातावरण स्थापित करता है ताकि बग का पता लगाने और स्व-चिकित्सा परीक्षण उत्पन्न करने में सुधार हो सके। ये क्षमताएं कोडियमएआई द्वारा उत्पन्न परीक्षणों को मानक इकाई परीक्षणों की तुलना में अधिक व्यापक और प्रभावी बनाती हैं, जो अक्सर विकासकर्ताओं के निहित पूर्वाग्रहों और सभी संभावित परिदृश्यों की कल्पना करने में सीमाओं के कारण अनजाने व्यवहारों को याद करते हैं।
उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया के आधार पर, कोडियमएआई की सबसे मूल्यवान विशेषताएं क्या हैं, और इन विशेषताओं ने विकासकर्ताओं की उत्पादकता को कैसे प्रभावित किया है?
उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया के आधार पर, हम देखते हैं कि कोडियमेट एजेंट की /पूछें कोड ब्लॉक संदर्भ और /परीक्षण जनरेशन विशेषताएं उच्च मांग वाली हैं और विकासकर्ता कार्यप्रवाह को बढ़ाती हैं।
कोड ब्लॉक संदर्भ के साथ /पूछें (दस्तावेज़ीकरण यहां देखें: /पूछें) विकासकर्ताओं को अपने कोड के बारे में खुले प्रश्न पूछने या सुधार या समीक्षा के लिए अनुरोध करने की अनुमति देता है, एक मुफ्त चैट सत्र के दौरान। यह सुविधा विशेष रूप से लाभदायक है क्योंकि मॉडल पूरी परियोजना के संदर्भ को बनाए रखता है, जिससे यह विस्तृत और विशिष्ट प्रश्नों का उत्तर दे सकता है।
परीक्षण सूट के साथ /परीक्षण (दस्तावेज़ीकरण यहां देखें: /परीक्षण) विकासकर्ताओं को केवल एक क्लिक के साथ अपने कोड के लिए व्यापक परीक्षण सूट उत्पन्न करने की अनुमति देता है। कोड व्यवहार का अन्वेषण करना, बग की पहचान करना और तेजी से कोड कवरेज बढ़ाना उत्पादकता के लिए एक बड़ा संपत्ति है।
कोडियमएआई कोड में एज केस और संदिग्ध व्यवहारों की पहचान कैसे करता है?
हमारे उपकरण विकासकर्ता के रिपॉजिटरी को स्कैन करते हैं जो कोड-अंडर-परीक्षण से संबंधित प्रासंगिक कोड स्निपेट्स की पहचान करते हैं, और चेन-ऑफ-थॉट प्रॉम्प्ट्स का उपयोग करके हम सभी संभावित कोड व्यवहारों को मैप आउट करते हैं और उन्हें विकासकर्ता को प्रदर्शित करते हैं। कोडियमएआई सीधे संदिग्ध व्यवहारों की पहचान कर सकता है (परीक्षण जनरेशन के बावजूद), विभिन्न कोड स्निपेट्स के बीच या कोड स्निपेट्स और साथ आने वाले दस्तावेज़ीकरण के बीच विसंगतियों या असंगतियों की पहचान करके।
कोडियमएआई प्रमुख प्रोग्रामिंग भाषाओं का समर्थन करता है; आप कोड विश्लेषण और परीक्षण जनरेशन में भाषा-विशिष्ट बारीकियों को कैसे संभालते हैं?
प्रमुख प्रोग्रामिंग भाषाओं के लिए, हमारा प्लेटफ़ॉर्म बुनियादी समर्थन से परे जाता है और विशेष तकनीकों को लागू करता है। इनमें संदर्भ-विशिष्ट फेचिंग और विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं के लिए अनुकूलित प्रॉम्प्ट्स शामिल हैं, जो प्रत्येक भाषा की विशिष्ट व्याकरण और अर्थव्यवस्था को शामिल करते हैं। ये अनुकूलित प्रॉम्प्ट्स उद्योग-स्तरीय परिणाम प्राप्त करने के लिए भाषा-डोमेन विशेषज्ञ ज्ञान को एकीकृत करते हैं। इसके अलावा, हम विभिन्न भाषाओं के लिए विशिष्ट रनटाइम वातावरण स्थापित करने की क्षमता प्रदान करते हैं, जो हमारे उपकरण को बग का पता लगाने और स्व-चिकित्सा परीक्षण उत्पन्न करने में सुधार करने में मदद करता है।
कोडियमएआई के लिए भविष्य के सुधार क्या हैं जो विकासकर्ताओं के कार्यों को और अधिक समर्थन और सरल बनाने के लिए हैं?
कोडियमएआई की भविष्य की विकास रणनीति सॉफ़्टवेयर विकास जीवन चक्र के सभी चरणों में एआई टूल्स के उपलब्ध सूट को बढ़ाने पर जोर देती है। फ़्लो-इंजीनियरिंग सिद्धांतों को लागू करके विकासकर्ताओं के कार्यप्रवाह को सुव्यवस्थित और सरल बनाने के लिए, हमारे एजेंट विभिन्न विकास चरणों में महत्वपूर्ण मूल्य प्रदान करेंगे। इसके अलावा, कोडियमएआई यह सुनिश्चित करने के लिए प्रतिबद्ध है कि ये उपकरण जटिल, वास्तविक दुनिया के कोड और पाठ परिदृश्यों में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं, जिससे वे दैनिक उपयोग के लिए एक मजबूत उपकरण बन जाते हैं और सॉफ़्टवेयर विकास प्रक्रिया में उत्पादकता और दक्षता में सुधार करते हैं। यह समग्र दृष्टिकोण हमारी पेशकश को विकासकर्ताओं के लिए एक मजबूत, दैनिक उपयोग का उपकरण बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो सॉफ़्टवेयर विकास प्रक्रिया में उत्पादकता और दक्षता में सुधार करता है।
साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें कोडियमएआई पर जाना चाहिए।
