Qodo 使用 NVIDIA DGX 技术革新代码搜索效率
realtime news Apr 23, 2025 15:36
Qodo 借助 NVIDIA DGX 驱动的 AI 提升代码搜索和软件质量工作流程，提供创新的代码完整性和检索增强生成系统解决方案。
作为 NVIDIA Inception 计划的杰出成员，Qodo 正通过创新使用 NVIDIA DGX 技术改变代码搜索和软件质量工作流程的格局。根据 NVIDIA 的博客，该公司的多代理代码完整性平台利用 AI 驱动的先进代理来自动化和增强代码编写、测试和审查等任务。
代码完整性的创新 AI 解决方案
Qodo 战略的核心在于集成检索增强生成 (RAG) 系统，其依托于一个先进的代码嵌入模型。这个模型在 NVIDIA 的 DGX 平台上训练，使 AI 能够更有效地理解和分析代码，确保大语言模型 (LLM) 生成精确的代码建议、可靠的测试和深刻的审查。该平台的方法基于一个信念，即 AI 必须具有深刻的上下文意识，才能显著提高软件完整性。
代码特定 RAG 管道中的挑战
Qodo 通过一个强大的管道解决了索引大型复杂代码库的挑战，该管道持续维护更新的索引。此管道包含检索文件，分段，并为嵌入添加自然语言描述，以更好地理解上下文。在此过程中，一个主要的障碍是如何将大型代码文件准确地分块为有意义的段落，这对于优化性能和减少 AI 生成代码中的错误至关重要。
为了克服这些挑战，Qodo 使用语言特定的静态分析来创建语义上有意义的代码段，最大限度地减少不相关或不完整信息的包含，这可能会阻碍 AI 的性能。
增强代码检索的嵌入模型
Qodo 的专用嵌入模型在编程语言和软件文档上进行训练，显著提高了代码检索和理解的准确性。该模型使系统能够执行高效的相似性搜索，从而在用户查询时从知识库中检索最相关的信息。
与 LLM 相比，这些嵌入模型更小，且更有效地分布在 GPU 上，允许更快的训练时间和更好地利用硬件资源。Qodo 已对其嵌入模型进行微调，达到了最先进的准确性，在其各自类别中领先 Hugging Face MTEB 排行榜。
与 NVIDIA 的成功合作
一个引人注目的案例研究突出了 NVIDIA 和 Qodo 之间的合作，Qodo 的解决方案增强了 NVIDIA 的内部 RAG 系统以用于私有代码库搜索。通过集成 Qodo 的组件，包括代码索引器、RAG 检索器和嵌入模型，该项目在生成准确和精确的 LLM 基于查询响应方面取得了卓越的成果。
这种在 NVIDIA 内部系统中的集成展示了 Qodo 方法的有效性，提供了详细的技术响应，并改进了代码搜索结果的整体质量。
有关更多详细见解，原文可在 NVIDIA 博客 上查看。
Image source: Shutterstock