Qodo使用NVIDIA DGX技术彻底改变了代码搜索效率

Qodo使用NVIDIA DGX技术彻底改变了代码搜索效率

james ding 2025年4月23日，2025年4月23日

qodo a> NVIDIA Inception计划的杰出成员的生成系统。该公司的多机构代码完整性平台利用高级AI驱动的代理来自动化和增强诸如代码编写，测试和审查之类的任务，根据NVIDIA的博客。

代码完整性的创新AI解决方案

Qodo策略的核心在于集成检索 - 演出的生成（RAG）系统，这些系统由最先进的代码嵌入模型供电。该模型在NVIDIA的DGX平台上进行了培训，使AI可以更有效地理解和分析代码，从而确保大型语言模型（LLMS）生成准确的代码建议，可靠的测试和有见地的评论。该平台的方法植根于信念，即AI必须具有深厚的上下文意识，以显着提高软件完整性。

在代码特定的RAG Pipelines中

Qodo挑战QODO解决了通过连续维护新鲜索引的强大管道来解决大型，复杂的代码库的挑战。该管道包括检索文件，分割它们以及在嵌入中添加自然语言描述，以更好地理解上下文理解。在此过程中的重大障碍是准确的将大量的大型文件列为有意义的细分市场，这对于优化性能和减少AI生成的代码中的错误至关重要。

以克服这些挑战，Qodo采用语言特定的静态分析来创建语义上有意义的代码段

Qodo的专门嵌入模型，对编程语言和软件文档进行了培训，可显着提高代码检索和理解的准确性。该模型使系统能够执行有效的相似性搜索，从知识库中检索最相关的信息，以响应用户查询。

与LLMS相比，这些嵌入模型较小​​且更有效地在GPU中分布，从而可以更快地训练时间，并更好地利用硬件资源。 Qodo微调了其嵌入模型ACH

与NVIDIA

成功合作，将拥抱的精确度和领先于拥抱的MTEB排行榜。通过整合Qodo的组件，包括代码索引器，RAG检索器和嵌入模型，该项目在产生对基于LLM的查询的准确和精确响应方面取得了卓越的结果。

这种集成到NVIDIA的内部系统中，将其整合到NVIDIA的内部系统中，以了解Qodo的效果，并提供了详细的技术响应，并为详细的技术响应，图像来源：Shutterstock