poolside в Amazon Bedrock (ожидается в скором времени)

Решает проблемы современной разработки программного обеспечения для крупных предприятий

Начните работу с Amazon Bedrock

Представляем помощник от poolside на базе моделей Malibu и Point

Благодаря poolside можно решать проблемы современной разработки программного обеспечения для крупных предприятий. Помощник от poolside на базе генеративных моделей Malibu и Point отлично справляется с генерацией кода, тестированием, документированием и автодополнением кода в режиме реального времени за счет расширенного понимания контекста. Скоро компания AWS станет первым поставщиком облачных услуг, предлагающим полностью управляемые модели от poolside.

Помощник от poolside

Помощник от poolside на базе генеративного искусственного интеллекта позволяет использовать возможности моделей Malibu и Point от poolside непосредственно в интегрированной среде разработки (IDE). Модели от poolside настраиваются с учетом взаимодействий в команде разработчиков, базы кода, практик, библиотек и баз знаний.

Малибу

Модель Malibu от poolside отлично подходит для решения сложных задач в области разработки программного обеспечения, таких как генерация кода, написание тестов, рефакторинг, документирование и многое другое.

Point

Модель Point от poolside отличается низкой задержкой при автодополнении кода и использует расширенное понимание контекста для точного прогнозирования потребностей разработчиков.

Преимущества

Полная интеграция обеспечивает оптимальные возможности для больших команд инженеров.

Настраивайте модели на уровне пула в соответствии с вашей конкретной кодовой базой и документацией, чтобы получать все более актуальные предложения и разрабатывать собственную частную модель.

Ускорьте написание кода с помощью искусственного интеллекта, который учитывает контекст проекта и точно предсказывает, что вам понадобится в дальнейшем.

Ознакомьтесь с poolside

poolside является лидером нового поколения инструментов разработки программного обеспечения на базе ИИ, ведь при создании данного решения учитывались современные потребности инженерных команд. Базовые модели (FM) poolside (Malibu и Point) обучаются с использованием обучения с подкреплением на основе выполнения кода (RLCEF) – нового подхода к созданию моделей ИИ, повышающего производительность задач кодирования. poolside развертывается в среде пользователя, что позволяет безопасно и конфиденциально подключать его к данным и адаптировать это решение к определенным потребностям: считывать пользовательские базы кода, документацию и знания для создания модели, которая идеальным образом подойдет для конкретных команд разработчиков и бизнеса.

Примеры использования

Ускорьте разработку с помощью искусственного интеллекта, который пишет готовые к работе блоки кода, учитывает сложные требования и предлагает оптимизированные решения в режиме реального времени. Сократите время, затрачиваемое на разработку шаблонного кода, и сосредоточьтесь на решении основных бизнес-задач.

Получите рекомендации по коду, основанные на контексте и учитывающие всю кодовую базу, а не только текущий файл.

Создавайте и обновляйте техническую документацию. Превратите коллективные знания в доступную документацию, которая будет развиваться вместе с проектом.

Обзор poolside в Amazon Bedrock

Благодаря размещению в Amazon Bedrock модели poolside могут непрерывно обучаться на кодовой базе вашей команды. Они настраиваются на основе методов работы и документации, безопасно адаптируясь к нюансам проекта, что помогает разработчикам решать повседневные задачи с повышенной точностью и эффективностью.

Версии модели

Malibu (ожидается)

Отлично подходит для решения сложных задач в области разработки программного обеспечения, таких как генерация кода, написание тестов, рефакторинг, документирование и многое другое.

Максимальное количество токенов: 100 000.

Языки: английский.

Поддержка точной настройки: да

Поддерживаемые примеры использования: генерация кода, проблемы разработки программного обеспечения, генерация тестов, генерация документации, индивидуальная и точная разработка

Подробнее

Point (ожидается)

Разработано для быстрого завершения кода с использованием расширенного контекстного распознавания для точного прогнозирования потребностей разработчиков.

Максимальное количество токенов: более 1 млн

Языки: английский.

Поддержка тонкой настройки: да

Поддерживаемые примеры использования: быстрое завершение кода, контекстно-зависимые прогнозы, рекомендации по встроенным API, предотвращение синтаксических ошибок

Подробнее